有很多網友吐糟，大數據、云計算這些詞匯近幾年已經用濫了！但是我們靜下心來仔細想想，當數據量激增以及云計算市場需求的不斷變換，對于大量數據處理的要求也提升了不少，軟硬件系統和設備的高難度兼容措施，以及數據可視化困難等等一系列問題依舊困擾著很多用戶，我們磨破嘴皮所說的大數據技術真正“落地”了嗎？
大數據已經說濫了?數據落地哪兒那么容易
曾經有一位業內知名廠商的研發專家表示，對于數據更快的處理和擁有更可靠的數據質量，以及給應用市場進行更加精細的花費，這些都是未來大數據時代我們首當其中要做的。
讓數據分析處理速度更快
我們現在每天一覺醒來，全球所產生的數據量是很龐大的，并且這些數據在每小時、甚至每分鐘當中都是以成指數倍增長的，正因為大量數據成這種增長趨勢，使得我么在數據的快速分析技術方面變得比以前更加緊迫，數據不等人！
現在IT業界凡是在做大數據的企業都在自己產品對于數據的處理速度上加大研發力度和投入，從而大做文章，比如像Hadoop發布的新品Hadoop 2.0 / YARN，幾乎能實時分析數據。而下一代大數據的計算牽引框架Apache Spark，它的速度比Hadoop快100倍。
據行業內部了解，硅谷風險投資機構Andreessen Horowitz，已經以1400萬美元的價格領投了一家以Apache Spark為業務核心的初創企業Databricks。不久前，亞馬遜也上線了實時流數據服務Kinesis ，來幫助沒有數據處理能力的公司解決這一問題。
現在越來越多的廠商開始認識到數據處理速度對于大數據這個戰場上的重要性了，每秒處理近TB大小的數據量已經不足為奇，傳感器數據分析、物聯網在工業和消費級市場快速發展的勢頭也共同推動了大數據的前進，特別是當實時處理的傳感器數據，激增到一天幾TB的時候。速度！就成了尤為關鍵的指標。>>
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垃圾數據？必須清洗掉！
前面我們說了每天大數據數量成指數倍的激增趨勢，那么對于數據質量的強化和過濾分析也就讓很多廠商頭疼了，在這一堆龐大的數據面前，垃圾數據以及很多無用的數據不可避免，然而它們也會給我們的機房乃至數據中心帶來數據處理上的壓力和負擔。
垃圾數據一旦產生，就需要我們在數據處理的過程當中，對垃圾數據進行過濾和清洗，并且自動決策這些數據的去留，這樣的環境下，如果選擇了一個壞的數據，就會像病毒一樣，可能引發連續的錯誤決策，甚至讓企業蒙受經濟損失。試想一下，利用不同算法在股市進行交易，每天以毫秒計時的股市，一旦出現任何數據分析或者垃圾數據的事故，這個經濟損失是不可估量的。
現在，隨著大數據的飛速發展，數據質量已經形成了服務級別協議的重要參數，那些無法被屏蔽掉的劣質數據提供商將會被自動列入黑名單，并且還會面臨很嚴重的經濟處罰，B2B行業為早期數據質量的入局者，他們非常重視數據的質量，來保持商業運作時的穩定性。甚至，許多企業計劃為數據質量部署實時的警告系統，這些警告會被發送于負責相應問題的專員，由他們提供問題的解決方案。
機器學習系統部署在一個閉環的生態中，通過模式分析與其他的數據分析技術，細化原來的數據質量規則。而高質量的數據，能夠保證機器進行正確的行為模式分析。>>
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數據基礎應用日趨豐富
現在我們正處在大數據時代，我們的工作、生活、學習都無時無刻不在感受大數據，的確，我們融入其中。那么我們每一個人也就都想利用大數據給我們帶來各種便利，從而讓大數據能幫我們解決困難，消滅問題，有業內專家曾經預測，在未來，將會有成千上萬的解決某一垂直領域的專業應用，以應對來自各行各業的大數據挑戰。
現在我們可以看到，已經有一些數據分析公司，像eHarmony、 Roambi、 Climate Corporation等，它們已經在大數據領域小有成就，我們也慢慢發覺越來越多的應用已經從不同的渠道慢慢滲透出來，它們不依賴特定的基礎設備，也不需要雇傭專業的數據科學家，因為上面提到的那些數據公司足矣完成這些內容。
現在的數據公司數據企業已經可以為用戶提供用戶所需要的各種應用以及用戶需要的不同類型產品，企業賺錢也變得更有針對性，吃喝玩樂，衣食住行都在這個數據時代得到保證和提高，未來的數據生活和數據應用也會變得越來越豐富。
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