如果說2012年是大數據概念為人所知、引人矚目、小試牛刀的一年，那么2013年大數據將會實現產品部署，早期投資獲得回報，一小部分的產業被顛覆。到了2014年，各種大數據項目和系統很可能成為標準配置，到處可見。

今年，大數據和云計算一起作為科技術語出現。大數據意味著非常多的事情，但是被援引的次數太多了，幾乎失去了其本來的定義。大數據的定義通常和速率(數據移動得快)，體積(數據規模龐大)，和種類(非結構化和結構化的信息)三點有關。

大數據真的如人們所描述的那樣嗎？是的。對我來說，大數據代表了科技和商業的一致——也就是首席信息官們始終追求的圣杯(Holy Grail)——成為了一件順理成章的事情。大數據項目從本質上來說和營收、風險利潤是相關的。換句話說，信息科技和商業世界情不自禁地聯合了起來。

顯然我們正處在一個追捧大數據的階段，我認為可以和1990年代末的Linux和2000年代初的開源軟件運動相提并論。那時候Linux正要開始改變世界，和微軟等廠商一較高下。從許多方面來說，Linux和開源軟件(比如安卓)的確改變了一切。但是在行業變革的過程中發生了一個有趣的事情——開放軟件成了每一個數據中心的標準配置，如今已經被認為是理所應當了。這場變革發生了，我們僅僅是不再談論它而已。云計算也是一樣。

大數據會遵循同樣的發展路線。當然，會創造數百萬個工作機會，相關人才也會變得有一點搶手。公司們也會用大數據升級各自的行業。隨著Cloudera這樣的創業公司成為新的紅帽子(Red Hats)，各家廠商的市場座次也逐漸明朗。

如下是我對大數據未來幾年的展望。

2013年：2012年的試驗項目成品化，每一個行業的垂直領域都會有一個成功的大數據案例。

2014年：在2013年成功經驗和客戶研究案例的基礎上，一些行動快速的市場跟隨者將進入大數據領域。各個行業都將遵循大數據的游戲規則。初期的回報看上去會很不錯。公司的主要關注點在內部數據上，因為有很多東西可以挖掘。外部數據也很有用，但是這段時期不會有什么新進展。

2015年：在制定大數據計劃時，公司們開始將目光投向外部數據。在2015年之前，消費者所面對的公司都在花費大部分時間用于研究外部信息。每一個分析師和數據倉庫都將會有一個Hadoop計算簇和一個大數據層。像Hadoop這樣的技術不再受人關注，因為這些技術始終非常重要，慢慢淡化進入軟件棧。圍繞大數據題材的整合并購開始加速。

2016年：數據驅動的決策代替了直覺和常識。這個時候公司們要開始仔細思考數據的使用，避免出現無意義的數據。公司會因為錯誤解讀了數據而導致重大事故的發生。

2017年：云和大數據、數據倉庫合并起來，成為了一項服務，“分析即服務”和“數據即服務”成為主流。很少有公司真正考慮創建自己的Hadoop計算簇進行整合工作。大數據基礎設施即將實現。注意：2017年是這些大數據即服務為大眾所普及的一個估算時間。大數據即服務的市場競爭在這個時間段正在進行，將會于不久涉及到關鍵的大范圍用戶群。

大數據在IT采購周期上又是怎樣的情況呢？大數據項目需要有更多高級別的管理人員。分析如下：

首席信息官：大數據項目終于能讓首席信息官解決一直以來的“我們一致嗎？”問題。 首席財務官：將大數據分析作為控制成本、最大化利潤的方式。潛在風險是公司有可能因為忽略人的因素而失去好的機會。

首席市場官：2012年，首席市場官成了IT采購的紅人。不過這有點不太合理，因為首席市場官主要依賴外部數據和信號判斷項目。

首席運營官，采購人員：大數據可以讓存貨、供應和制造過程自始至終都可以進行追蹤。效率能夠得到改進。

數據科學家：這部分員工越來越被看作是“首席”管理層的接班人。職場方面，數據高手想去哪家公司都行。

據證券時報網快訊中心綜合媒體報道，在工信部發布的物聯網“十二五”規劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外3項信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也與“大數據”密切相關。