Gartner预测大数据2020年成传统行业

大数据变成大业务了，它不仅会在近十年大放异彩，而且还会象企业资源规划、供应链和客户管理以及企业计算领域中的其他部分那样成为企业的常规业务。

但是那有一个前提，即我们必须让更多的人参与进来，并且培养出一大批相关领域的数据科学家和专家。

IT市场调查公司Gartner正在佛罗里达奥兰多市召开其Symposium/ITxpo大会，与往年一样，Gartner在今年的大会上也发布了一些预测。

Gartner首先给出了它对今年全球IT开支的最新预测，你可能不会购买太多此类股票的股票，而且IT厂商和你们公司的IT部门受到这类关乎整个IT开支的数据和预测的间接影响其实是很小的。当企业的CEO和CFO听到全球IT开支将下降的时候，你可能不会觉得有什么问题。

好消息是，Gartner预测全球IT开支将增长3.8%，达到3.7万亿美元。在其最新预测中，Gartner将今年的硬件、软件和服务(包含电信设备和服务)开支预期下降了3%，调至3.63万亿美元。

与前几次的做法一样，Gartner重新修正了2011年的开支数据并调整了2012年的预测数据。实际上，大多数经理记住的只是变化率或百分比，而不是前后的数据一直在变化。

顺便提一句，这些数据之所以在今年不断被修正和变化，其中一个原因是美元的汇率一直在变动，而Gartner在作研究和预测时，它将所有的外币都转换成了美元。

预计大数据市场的增长速度将明显快于整个IT市场，大数据市场销售额将在2012年增长21.4%，达到340亿美元。Gartner在声明中称，今年的大数据总开支中，只有43亿美元或12.6%的总开支将流向新软件许可证，而大部分的开支仍将流向比较传统的解决方案，以满足客户们对速度、多样性和数据容量的需求。正是因为这些需求的关系，大数据才与数据仓储和联机事务处理(oltp)不同。

你也许会想，社交网和点击流分析将占据今年的大数据开支的大头，在340亿美元的开支中占45%左右的份额。风险分析和其他财经服务也开始越来越多地采用Hadoop和其他数据分析工具，同时从批工具向实时工具转移，就象几十年前事务处理从批向联机转移一样。

虽然大数据的发展前景似乎是非常明确的，但Gartner认为我们大多数人认为这项业务与云计算一样是虚拟的。我们所说的大数据指的是利用现代工具 去快速完成一些工作量巨大的任务，而常规的关系数据库是做不到这一点的。就象云计算是分布式计算的新阶段一样，大数据也是另一种形式的计算。

大数据可以巧妙地利用你认为没有用的日志文件信息来窥探你的客户，并且尝试为他们提供更好的服务。它可以将你的运营数据与其他数据关联在一起，尝试建立相关性。 这些工作如果让人来做的话，那将是费时费力的大工程，而且还会因为我们可能会将数据错误地关联在一起或没有关闭环路而导致灾难性的后果。 不要说互联网连续几个月尝试让我给我的妻子买衣服，而实际上我已经给她买过衣服了。我不但关注那些超级cookie，而且我还购买它们，只是你可能没有注意到而已。

Gartner研究副总裁马克拜耳(Mark Beyer)解释说：“尽管现在对于大数据的宣传已经很多，但大数据并不是一个界限清楚、独立的市场，它实际上代表着一种行业领域的市场力量，必须融入产品、实务和解决方案的交付之中。”

拜耳称：“在2011年，大数据几乎推动了每一种IT分类项目的开支增长。然而，从现在起直到2018年，大数据的要求将逐渐演变成信息管理实务和技术的基本要求。 预计到2020年的时候，大数据的功能将成为传统企业厂商和它们的部分产品的无差别、常规功能。”

因此Gartner认为，大数据将在未来十年内成为新的常规标准，十年后我们应该会在研究超大规模的系统了，如果一切进展顺利的话，届时我们将见到 Exaflop级的计算、EB级的存储、十兆瓦级的电力和巨额的成本。但是Gartner同时也指出，分析师们将提醒人们注意，现在我们非常缺乏对所有数 据以及数据的使用方法都很了解的数据科学家。

Gartner的高级副总裁兼全球研究主管彼得桑德加德(Peter Sondergaard)在声明中表示，从现在到2015年，IT行业将创造440万就业机会，其中有190万个就业机会在美国。

每一个大数据任务都有倍增的效果，可以为下游供应链创造好几个就业机会。如果照这样计算的话，美国的190万个大数据就业机会将在IT部门之外再创新570万个就业机会。 El Reg可能会说，由于现在的自动化程度已经非常高，因此IT部门的就业机会可能很难传递到营销和销售部门。

桑德加德称：“但是这里还有一个问题，这个行业现在没有足够的人才。 我们的公共和私有教育系统都不能满足我们在这方面的需求。因此，我估计只有三分之一的职位会被填满。 数据专家将是一种稀有和宝贵的商品。”

我们再一次陷入尴尬的境地了。IT行业的很多人还是找工作，但他们显然不具备大数据创造的那些就业机会所要求的技术才能。

从现在的情况来看，如果企业能够少回购一些股票以及在其他方面少浪费一些财力的话，而是去投资培养他们认为他们以后会需要的大数据专业人才，这个问题才能得到解决。企业永远在哀叹没有优质的人才，真不知道它们是怎么坚持下去的。

El Reg预计：正如企业让SAP和甲骨文通过各自的软件接管了它们的业务的运营工作一样，大数据领域也会出现一些应用和服务供应商来解决企业在大数据方面的问题。

除非有绝对的必要，否则企业不会投资去培养大数据专业人才。而且只有财力最雄厚的大公司才能得到专业人才。正如你必须为一名优秀的Java程序员或 了解贵公司业务的数据库管理员支付高薪一样，你必须用高薪来挽留住了解贵公司业务以及那些对贵公司很有用的数据的大数据科学家。