大数据!一语惊醒梦中人，大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度迅速攀升。

所谓的大数据最直白的理解是海量数据，通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费很多时间和金钱。调研机构IDC认为，某项技术要想成为大数据技术，必须满足IBM所描述的三个"V"条件，即多样性(Variety)、大容量(Volume)和时效性高(Velocity)。多样性是指数据应包含结构化的和非结构化的数据;大容量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的;时效性高则是指数据处理的速度必须很快。

拥抱大数据时代

当大数据时代大步向我们走来的时候，企业有足够的准备来迎接这场革命吗?面对汹涌而来的大数据时代，从目前的态势来看，由于大数据的技术门槛较高， 在大数据领域展开竞争的IT公司，大都仍然是在数据存储、数据分析等领域有着传统优势的厂商。而对于其他IT厂商，尽管也意识到了大数据时代的淘金价值， 但是无论是土壤、理念，还是技术、市场层面，都还任重而道远。

第一，大数据的急剧蔓延使得企业在存储架构方面逐渐面临着史无前例的考验，由此引发了数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的一连串连锁反应。

第二，网络带宽急待升级。中国平均网速不到全球一半，带宽过小势必会成为大数据时代的瓶颈，升级带宽是目前面临的最迫切的问题。

第三，无处不在的大数据安全问题。2011年CSDN等网站大规模的数据泄露给业界上了生动的一课，如何保证大数据的安全性是又一只横亘在大数据时代发展路上的拦路虎。要通过技术的、行政的、法律的手段，全面阻击不正当应用和新型知识犯罪。

第四，大数据分析人才紧缺;大数据是海洋，分析工具是轮船，而分析人才则是舵手。只有通过掌握了分析工具的人才指引，大数据分析才能抵达成功的彼岸。目前，大数据分析门槛高，分析人才稀缺是不言的事实。

第五，大数据时代的数据学的理论和方法将改进现有的科学研究方法，形成新的科学研究方法，并且针对各个研究领域开发出专门的理论、技术和方法，从而形成专门领域的数据学，例如行为数据学、生命数据学、脑数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等。

大数据时代不但会对IT业界甚至会对整个人类社会产生巨大且意义深远的影响，大到国家治理、企业决策，小到个人生活服务，都会因大数据而改变。数据的大航海时代已经来临，唯有扬帆应变才是正途……