大数据及其产业发展方向与趋势（3）胡经国四、从历史变革中认识和发展大数据大数据的概念从问世到现在已有9年历史。
这个概念从诞生到发展，在全球掀起了一次又一次热潮，经久不衰。
有关研究者提出从历史变革中来认识和发展大数据。
1、从历史和全局战略认识大数据⑴、从历史角度认识大数据大数据发展至今，有两个重要因素起着推动作用。
第一个重要因素是人类社会在发展过程中对信息的渴求。
在人类社会发展的所有时间里，信息一直是人和人类社会发展的最重要的内容。
但是，为什么直到9年前才“突然”出现大数据这一概念呢？那就是由于第二个重要因素——以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术，使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。
从这样的角度去分析，由于技术和信息内在的联系，我们会看到技术和信息这两支力量在以大数据为代表的信息时代的重要性将会进一步凸现。
这是历史的角度。
⑵、从全局角度认识大数据我们还需要从全局的角度来看一下大数据。
在2011年大数据概念产生的时候，当年4月份英国《经济学人》刊登了一篇专题文章论述“第三次工业革命”，指出大数据在其中发挥着重要作用。
真的是这样吗？至少我们看到了一系列重大变化：从产业互联网、工业4.0、先进制造业、智能制造到中国制造2025，从电子商务到3d打印，从远程治疗到智慧治疗，从远程教育到智能教育；这一系列经济和社会发展的新概念都在发生变化。
我们从这样的发展变革中看到，所有这些变化背后都有大数据在其中发挥着极其重要的作用。
⑶、大数据持续发展的必然性为什么我们要从历史和全局这两个角度去看大数据呢？这是由于技术进步和社会发展的需求；人类社会发展进入新的历史阶段，新的基础性技术力量和新的资源概念正在诞生。
这个新的基础性技术力量使信息技术和工业技术融合在一起，使我们从产品服务、生活管理等方面有了一个迈上新台阶的生产力构建。
在这个新的生产力构成的背后，是人类社会自工业革命以来，由物质和能源建设的进步推动的社会发展，演变成为由能源、信息、产业三种资源共同推动的社会发展。
由此可见，大数据的持续发展有其必然性、深刻性和广泛性。
因此，我们要重视大数据，用好大数据，否则便不能跟上历史发展的潮流。
2、从问题和价值导向来推动大数据产业发展⑴、需要新的大数据处理芯片和计算架构大数据技术让我们面临什么问题？价值在哪？制高点在哪？从技术的角度来看，主要有两大问题：一是从大数据以每隔几年就提升一个数量级的角度看，如今的计算机处理体系——以芯片为基础的处理体系机构，能不能适应大数据发展的需要？答案很清晰，不能。
迄今为止，以x86为代表、以ARM为代表、以存储芯片为代表的三个芯片架构，从逻辑上来说都不能满足大数据处理的需求。
所以，要从芯片开始重构适合大数据发展的处理需求。
也就是说，要有新的芯片和新的处理结构，这就是问题、价值、制高点。
谁能把真正满足大数据处理需求的芯片设计出来，谁就站上了大数据的制高点。
链接：ARMARM（Advanced RISC Machine）处理器是英国Acorn有限公司设计的低功耗、低成本的第一款RISC（微处理器）。
ARM处理器本身是32位设计。
但是也配备有16位指令集；一般来讲，比等价32位代码节省达35%，却能保留32位系统的所有优势。
Advanced RISC Machine 直译为：“先进的RISC机器”。
链接：RISCRISC（Reduced Instruction Set Computing，精简指令集计算机），是一种执行较少类型计算机指令的微处理器。
它起源于80年代的MIPS主机（即RISC 机），RISC采用的微处理器统称RISC处理器。
这样一来，它能够以更快的速度执行操作（每秒执行更多百万条指令，即MIPS）。
因为，计算机执行每个指令类型都需要额外的晶体管和电路元件；计算机指令集越大就会使微处理器更复杂，执行操作也会更慢。
许多微芯片都使用RISC概念。
⑵、大数据管理应用需要产业支撑从产业角度看，大数据产业大概可以分为两类：一类是“技术变成产业”，就像当年数据库管理系统变成数据库产业。
当真正的大数据处理芯片和计算架构形成时，也将会形成一类新的产业。
另一类是各个企业、机构甚至个人。
以后，我们很多“个人”都可以变成大数据的拥有者。
千万不要小看这一点。
在20多年前，很多机构包括中央部门，其数据库量级是以G为代表的；而今个人都可以拥有T量级的数据。
这样的企业、机构、个人，如何使数据管理应用成本更低、效率更高，这需要产业的支撑。
因此，谁能为这些“个体”的大数据应用提供便利，谁就会在发展过程中形成增值的发展基础。
⑶、大数据应用的主要问题然而，从应用的角度看，大数据最重要的含义不在于上述技术和产业，而在于所有企业、机构和个人如何将大数据变成我们提升能力、提升竞争力、提升生活质量的源泉。
那么，在这个命题上，当前大数据应用的主要问题是什么？第一个问题是数据有没有用、能不能用，能不能变成提高劳动生产力和提高市场占有率、提高创新能力、降低成本提升效率的源泉。
这是社会进步的根本所在，也是大数据的本质所在。
所以，不管是企业还是机构，在讲大数据应用的时候，首先要解决的问题是“大数据能贡献什么价值”，然后通过这样的分析再去看大数据在哪里，怎么才能得到。
五、中国大数据市场发展十大预测有关专家表示，IDC（Internet Data Center，互联网数据中心）一直把大数据、云计算、移动和社交这四个主题当做未来IT发展的主要方向。
IDC在大数据方面已经做了大概多年的研究。
IDC中国从2011年开始对大数据市场做了深入的研究。
IDC对大数据的定义是“4V”，其含义是高容量的数据、数据类型多样化、持续性不断刷新的数据以及为用户带来最终的价值。
1、大数据IT市场的4个层面IDC认为，大数据的整个IT市场主要包括以下4个层面：⑴、IT基础架构层面包括：服务器、存储、网络、I/O等方面的硬件设施以及相关的基础架构软件；⑵、上层数据的组织和管理；⑶、更上层数据的组织；⑷、更上层分析和挖掘的市场包括：对最终用户提供的最上层的决策支持、数据展现的市场。
2、关于中国大数据市场发展的十大预测大数据市场到底有多大？2010年，全球大数据以及相关的硬件、软件和服务市场大概是30亿美元以上的市场。
曾经预测，在2015年整个市场将超过170亿美元，平均增长速度每年超过50%。
大数据不仅仅是在数据分析领域；目前来看，它已经逐渐开始影响到数据中心、移动以及包括社交网络等在内的其他相关的主题市场。
IDC总结了对全球以及中国大数据市场的研究。
提出了未来在中国可能成为大数据市场发展的十大重点方向。
下面就是IDC对未来中国大数据市场发展的十大预测。
⑴、Hadoop会有一个很明显的商业化过程第一个预测是，未来Hadoop会有一个很明显的商业化过程。
可以拿一头大象比较一下另外一个很熟悉的动物小企鹅。
Linux市场和Hadoop市场有非常相似的发展过程。
大概在十几年前，90年代初，当Linux项目刚刚开始的时候，经历了几个过程。
从项目开始到Linux社区的成立，总共经历了大约三四年的时间。
而我们看到，Hadoop项目自2006年提出到现在基本上确立也是经历了三四年时间。
Linux的生态环境以及主流的商业方案的形成，基本上是在2000年左右。
可以预测，Hadoop这头大象可能会和企鹅跑得一样快，甚至更快。
在2010年到2011年之间，Hadoop的生态环境已经形成；很可能在2013年甚至在今年，就会形成非常主流的Hadoop商业化的打包产品，并不断地推向市场。
⑵、部分早期Hadoop项目面临种种挑战第二个预测是，在Hadoop发展非常快的前提下，很早期的Hadoop项目也将面临着种种挑战。
这头大象在跑的过程中也会遇到一些障碍和挑战，值得我们在未来给予关注。
①、有比较明确的行业应用目的的项目首先，看这头大象在初始的时候，是不是完全为了验证概念或者完全做试验开发项目。
如果有比较明确的行业应用目的，那么可以说这个项目在未来有比较好的发展。
有一些完全属于验证概念的项目就会受到一些挑战。
②、可以继续推广项目在项目实施初期，是不是使用了一些关键案例，可以让项目继续推广。
③、适合用Hadoop环境的项目再就是，项目开发是否是适合用Hadoop的环境；而不是针对传统数据库就可以解决的市场，若后者非要用Hadoop来实现反而是背道而驰。
如果说这三个方向都能够非常适合，那么Hadoop项目可能会继续走下去。
但是，有一些早期项目可能会被优胜劣汰，留下来的都是精华的Hadoop 项目。
⑶、开源软件带来更多相关市场机会第三个预测是，Hadoop是完全开源市场。
开源市场很可能只是一个完全免费的市场，难以给厂商带来更多的机会。
这些厂商不会投入很大的力量在这一方面。
因为，它拿不到什么绩效。
既然我们所有的水都是免费，为什么还要买瓶装水呢？这完全可以告诉大家，与免费竞争并不是不可能的；另外，在免费市场带来的机会，绝不仅仅是免费的一小块市场。
Linux市场在过去几年间的增长速度为每年百分之十几。
但是，它带来的基础架构软件、系统管理软件、开发应用软件（比如说数据库、开发工具和应用软件）市场，包括Linux服务器硬件市场的增长，将会在未来几年达到几倍之多。
所以说，开源软件的发展其实会给很多相关市场带来更多的机会和增长。
⑷、大数据推动软件公司之间的并购第四个预测是，大数据会带来更多软件公司之间的并购。
大数据软件市场的生态系统，有很多类型的软件厂商，包括传统的关联数据库厂商以及多维展现做分析的软件厂商；对Hadoop分析包括管理、包括Hadoop应用的厂商。
在这里面，有很多我们熟悉的公司，也有很多不熟悉的小公司。
这些我们不太熟悉的公司很可能在未来被大公司所并购。
我们看到，这个市场没有一个公司能够覆盖整个市场规模。
所以，未来几年将会看到很多并购发生。
⑸、大数据应用市场迅速增长第五个预测是，在应用（Appliance）市场，包括传统的数据仓库（Data WareHouse），还有非关系型数据库应用（NoSQL Appliance），未来有两个发展方向：一个是更为开放的架构，通过开放的架构降低自己的成本。
另外一个是有很多企业级厂商会采购很多打包的产品，实现它的功能。
这种Appliance Server实际上就是未来的发展趋势之一。
⑹、大数据应用将逐渐向更多行业发展第六个预测是，未来几年大数据应用将逐渐向更多行业发展。
现在，大数据主要应用于传统的互联网和电信等方面，大数据都集中在互联网；联通、电信都在着手做很多大数据应用的开发。
比如说，在一些智慧城市项目中已经有了大数据应用的实施。
另外，能源方面通过仿真的分析和应用来寻找能源挖掘的地点，也将涉及到大数据的一些应用。