今年五月，麦肯锡发布了一份名为《 大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》的报告，该报告聚焦了大数据导致的分裂。报告指出：“长久以来，数据的使用一直以来都属于信息和通信技术影响的一部分，但是随着若干趋势的收敛，大数据所带来的变化其范围与规模正处在一个拐点上”。

　　这出电影我们此前都看过，利用大数据集来助力现在被称为商业智能（BI）的决策支持。在过去它也许会被称为VLDB（超大型数据库）。那么，其中有何不同呢？其实个中涉及两个关键因素：首先是处理大型数据集能力的商业化。其次是云计算平台的使用。

　　现实情况是，海量数据集的处理，无论出于何种商业目的，通常都意味着数据库供应商在使能技术上进行数百万美元的投入。现在，随着Hadoop的出现，数据库有了一种分而治之的手段，该手段被称为MapReduce，于是我们可以利用开源解决方案来来解决大数据问题了。而Hadoop一旦与商用联姻就可以在数秒钟或数分钟之内处理数T的数据。而使用传统数据技术来处理这些数据一度曾需要数小时甚至数天的时间。

　　然而，直至像Hadoop那样的技术与云进行联姻之后，这方面的进展才开始变得有趣。的确，云供应商为我们提供了对数百服务器的访问，这些服务器可以按需分配，从而可以支持分布式处理，这正是大型数据系统所需的，而云计算平台的使用，像亚马逊Web服务（AWS）和Rackspace，使得这种处理既迅速又便宜。

　　大家对大数据的威力也许没有实现它所需的技术那样为人所熟悉。麦肯锡讨论了5个方面的关键优势：

• 以及时的方式令大数据更容易接近；
• 使用数据和实验来揭示可变性并改善性能；
• 对群体进行分割，可实施客户化动作；
• 以自动化算法代替并支撑人工决策制定；
• 创新出新的业务模型、产品和服务。

　　换言之，用大数据来发现业务的健康信息，并作出明智而及时的战略决策，这两点是这一技术的真正威力之所在。

　　大数据系统不仅仅是生成一个接着一个的报表而已，相反，围绕着对业务中大部分的数据集的分析，它可以自动触发核心业务的变更。此外，它还具备了直接看到所有运营数据的能力，而不是处理那些小规模的、专门设立用来支持BI的数据库。

　　这一技术是一种真正的游戏规则颠覆者，但是，对于大多数企业来说，通往大数据之路还不甚了了。我的建议是，利用SOA领域中最好的东西作为核心方法，来对你所在的企业朝着这个方向作出转变。我不得不同意麦肯锡的说法，大数据的确是IT的下一个前沿领域。