【編者按】本文簡單分析了大數據這個領域內，不同類型的公司大數據的理念和做法有哪些不同。大數據到底是BI Plus，還是一個大的智能平臺；IBM、Oracle等大IT公司怎么看待大數據，Google、Baidu等互聯網的巨頭們又是怎么看待大數據……作者為我們做出的一些解答和分析。本文由@張曉東 授權轉載。
關于大數據的說法有很多，因為人們對大數據的理解不同以及目的不同從而導致了說法的不同。大數據最早脫胎于原來的經營分析BI（Business Intelligence），而BI是為了解決人們對于企業經營數據多維度的分析和洞察，從而支撐企業領導人做決策的需要而存在的。
大數據的概念，不管是4V（Volume、Velocity、Variety、Value）還是5V（多了一個Veracity）等各種定義，還是全體數據、快速處理、相關關系等三大大數據核心特征，這些都是偏理論化的理解，是最基礎的東西，在實際的大數據應用中可以看成兩種類型：
1、加入大數據元素的BI革新，可以看作BI Plus。除了分析企業內部經營類信息之外，還可以融入大量以前看起來不相關和不可利用的數據，圖片、日志、社交及其數據等等都在它的范疇之內；
2、大數據大平臺。這是以海量數據為核心，進行復雜行業建模和大量自學習，數據來源于各種渠道，最終形成一個統一的大數據服務平臺。
總的來說，很多大的IT公司其實提供的是BI Plus大數據解決方案，而大的互聯網公司做的其實是第二種。然而從宣傳上，它們二者都被稱為大數據。
大數據應該是低成本，還是高成本的？
大數據來了，帶來的數據洪水，當然對于傳統IT廠商來看，是支撐大數據的，例如Cisco、IBM、Oracle、HP等。但是無一例外的是，他們走的是高端路線，和互聯網廠商支撐大數據的方式大相徑庭。行業對此的看法也是不一致的。那么，大數據應該是低成本，還是高成本的？
關于所謂的高端路線，對于Oracle、IBM這類大公司，可以這么理解，他們關注的是大、中型企業客戶中的大數據銷售機會，并且帶有很多的行業屬性。
傳統IT列強基于對行業理解和行業解決方案成熟度、渠道合作伙伴、ISV等領域的基礎，他們選擇這些能為他們帶來收入的中高端客戶作為目標。從銷售上看，他們主要是銷售大數據解決方案，而不是大數據服務，行業知識、領域專家等資源需要靠IT大公司的原有行業合作伙伴來提供助力。
這些IT公司提供大數據解決方案，本身算不上大數據的用戶，但是不妨礙他們開發出市場上具有競爭力的大數據解決方案，當然，將來IT列強們也會把大數據大量用在公司內部。
而互聯網公司通常對于行業（非IT行業）積累的底蘊要差很多，互聯網的大數據通常是以通過大數據為自己產生價值為主，他們首先是大數據用戶，然后才會考慮去輸出大數據的價值。
這就決定了兩者對于大數據的出發點、說法和做法不同。它們之間完全是互相理解的，但是并不妨礙在公開場合的爭論和相互打擊，這畢竟是商業社會。
總的來說，大中型企業有能力自己購買和構建大數據解決方案，作為內部使用，這些企業在大數據IT方面的收入可以支撐IT廠商的收入增長。而大數據的真正大平臺，還需要靠互聯網公司來推動。
大數據技術的進步，無論互聯網公司還是IT公司都會做出自己的貢獻，但是目前看起來，傳統IT公司目標是大中型客戶，而互聯網公司目標是中小型客戶；互聯網公司的優勢在于他們具有大數據運營和服務的能力，這個在未來將會產生很大影響。
IT企業與互聯網公司的策略有何不同？
就目前看來，大數據分析最終的結果一定是結構化的，這樣看來傳統的BI的價值更大。目前IT公司們都在宣揚這個理念，他們采用什么樣的策略？
對于“大數據的分析結果一定是結構化的”這個說法，雖然目前看起來是這樣，但我并不完全認同。真正的核心在于大數據的分析結果是不是可視化和可理解的。結構化還是非結構化的問題只能算是可視化之前的狀態和步驟。
關于傳統廠商在BI和大數據結合上的布局，通過Oracle、Teradata等公司的做法，我們可以這樣理解：他們選擇了一個漸進的思路，把大數據作為原有BI來源的一個補充，BI進行小幅度改造即可兼容大數據（BI Plus）。這樣通過原有BI解決方案與新的大數據解決方案結合，可以在盡可能少改變的情況下，利用新的大數據理念帶動原有BI解決方案和產品的銷售。
在大、中型企業中，原有BI的投資已經很多年了，IT廠商的思路是在這個基礎上進行修修補補，雖然不像互聯網巨頭那樣可以沒有顧慮地推廣全新的解決方案，具有很強顛覆性，但是，這種方式更易于受到企業客戶的歡迎、接受和買單。
互聯網巨頭們，通常沒有歷史遺留問題需要去考慮，所以他們引領的大數據浪潮，更多的是從完全新建和顛覆的角度去做的，畢竟它們自己就是這么做大數據的。
從市場來看，企業用戶的大數據項目基本都是傳統IT公司把持和提供服務的。互聯網公司的大數據理念、方案和服務雖然看起來很美，卻還不具有對外大規模輸出的能力，或許3-5年后會比較明朗。
大數據對傳統IT企業來說有多大威脅？
大數據來了，對傳統軟件廠商的沖擊是什么？他們認為大數據技術和傳統的軟件的技術是什么關系？如何保護傳統的價值？
這些都是經常會被人問到的問題，其實這些問題是有些不明確的。從IT整個大行業來看，大數據技術只是軟件技術應用中的一種，如果說沖擊，大數據對于傳統的BI確實具有替代效果和沖擊。
大數據是從一個點（BI或者說類BI）去發力和顛覆。而云服務是從一個面（平臺層）去發力和顛覆。
不過這種沖擊也是一個漸變的過程，所以IT公司也會不斷地調整投資和業務方向，不能適應就會被市場拋棄。如果IT廠商目光短淺，僅僅立足于保護傳統BI的價值，那么可能就會前途堪憂。好在大數據的發展速度并不是很快，傳統IT列強們可以有足夠的反應時間。目前對于大數據領域，幾乎所有大的IT廠商都在邊看邊改變，不過也正是這種思路，導致大數據這個領域發展速度不夠快。
對于IT行業來說，大數據原本只是由IT領域引導的一個熱點，現在卻是所有的行業都在熱議的一個話題，這也從另一個側面說明了IT領域對熱點把握的能力。
近些年來成功的IT熱點——微機、互聯網、Web 2.0、SOA、云計算、大數據、人工智能這些不都是IT領域開發和宣傳出來的理念嗎？看看這些歷史，你就會覺得大數據其實也并不是那么特殊。
IT行業也在優勝劣汰，適合的留下，不適合的死掉或者被收購，新的IT趨勢會引領行業發展，同時也在改造IT行業。人工智能提出好幾十年了，到現在也還不具有大規模推廣的能力。
那么對于大數據來說，如果把它看作BI Plus，也許就會發展得很快；如果看做理想中的“大數據大平臺+人工智能”，那么我想，發展速度就不會很快了。
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