大數據將會變得更大，大到讓那些企圖處理大量且更復雜的數據集的公司束手無策，使他們無法從這些巨大的數據中獲取有用的價值。至少，Xavient信息系統的云計算和大數據主管NeerajSabharwal是這樣認為的。

　　2017年大數據何止于“大”會用才是王道

Sabharwal在本文討論了大數據分析的未來，Sabharwal在此分享了一些關于大數據如何在2017年平穩增長的有趣見解和統計。Sabharwal對大數據并不陌生，并且擁有豐富的技術經驗。

Sabharwal認為Xavient不斷分析顧客趨勢并采用大數據科技，結果表明這些預測會在2017年成真。Sabharwal表示：“我們公司的內部團隊已經得出了幾個結論，這勢必將影響金融市場。”這些結論包括以下幾點：

銀行將會追求更準確和實時獲取數據的能力以建設更經濟有效、盈利更多的金融機構。

隨著大數據的發展，金融機構將更集中于發展客戶參與與客戶體驗服務。而傳統上，金融機構重點通過大數據及預測分析的革新運用提供客戶服務，這樣使得金融機構能夠提供更好的定制服務。

金融機構將發展“情感分析”科技，從而更準確地判斷每一位客戶的滿意度。

隨著云技術加速發展及其在銀行及金融服務機構的接受度增高，來自網絡、法律系統以及持續增長的數據集的壓力在逐漸增大，這將迫使銀行IT退出。

Sabharwal說：“當然，這些預測不僅僅涉及金融領域，還會影響從零售業到醫療衛生系統再到政府服務的所有領域。重要的是，由金融機構領頭所帶來的成就會吸引其他產業的目光。”

這就是說，大數據要轉化成更多其他形態不是一朝一夕的事情。很多分析公司都同意此看法。比如，今年10月Gartner在慕尼黑召開的“2016商業情報及分析”峰會上就表示，據調查，2016年已有48%的公司在大數據上進行投資，相比去年增長3個百分點。但是，計劃要在大數據上投資的公司從2015年的31%降到了2016的25%。Gartner的調研主管NickHeudecker表示：“大數據投資在增長，但是我們的調查顯示這一趨勢在減緩，未來有意向投資的公司將不斷減少。最大的問題不是大數據本身，而是我們如何使用它。”

此說法與Sabharwal的預測契合，Sabharwal補充道：“增長也許在減緩，但是無論是結構性或非結構性的數據總量都在飛速增長。這一切都歸結于人們將如何使用大數據。”

這其中牽涉的問題十分復雜。商業領域的數據量超過了以往任何時候，并在快速增長中，但是如果他們不知道如何運用這些數據，那就意味著幾乎不可能展現大數據項目的價值。“這可能是因為，大部分的大數據項目沒有明確可以預先確定的投資回報。”Heudecker說，“另外一個原因就是大數據計劃是更大的資助計劃的一部分。隨著‘大數據’這個術語漸小時，這會變得越來越常見。處理更大的數據集及多種數據種類將成為常態。”

雖然Sabharwal確信自己的預測正確無誤，并且大數據存在就注定要增長，但是2017年大數據面臨的最大問題是如何使用這些大數據。