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由于大数据与用户业务之间前所未有的高关联性，提供数据挖掘和分析业务对IT服务商而言，其能力要求和基本门槛无疑也比提供传统的IT运维等基础服务高了很多。
本刊记者 夏添
在计算诞生以来至今，“计算速度18个月翻一倍”的摩尔定律一直都在带领整个行业的持续创新和发展。而在摩尔定律遇到疑问和挑战之时，比摩尔定律中的预言增长速度更快的数据存储量则开始以“大数据”的形态，为企业级计算市场注入新的活力。
整个2012年中，大数据都是企业级IT市场中被人提得最多的热点之一。与之前的虚拟化、云计算和物联网等新的IT催动力不同的是，大数据的定义是这些IT新概念中最模糊的一个，但是参与到其中的IT企业却是最多的。
另外一个有意思的现象是大数据的价值不在“大”而在于“数据”的价值本身，即如何利用以往“沉睡”的交易数据和更多的非结构化数据，挖掘出对企业决策者而言真正有价值的信息。
与云计算等以往任何的IT概念不同，大数据不是单纯的IT系统，它与企业业务之间的关联更加紧密。大数据在企业环境中的使用，将会彻底改变IT在企业中的价值和地位—从承载者转向决策支持者。事实上，目前已经有越来越多企业的市场职能部门开始转型，负担起业务分析和决策支持的重任。
数据挖掘和分析的价值，也早在1年之前就已经被市场先行者所预见，而如何利用大数据相关的工具，在挖掘和分析中真正创造出对企业有用的价值?与以前所有企业级IT理念一样，业界有“授人以鱼”和“授人以渔”两条路线，其中前者是帮助企业CIO和CMO建设大数据分析模型，后者则是笔者所预测的，2013年将会得到蓬勃发展的产业—大数据服务。将数据挖掘和分析工作交由第三方完成，从而让自己能有更多的时间和精力用于业务的支持和创新，这无疑是最为理想的大数据生态模式。
事实上，在数据服务的浪潮中，已经有许多传统IT方案商开始转型，将数据服务定位为公司未来主业的重要发展方向，比如面向生物行业提供解决方案的荣之联，就把数据服务定义为其未来面向该行业所提供的一项主要服务内容。此外，一些新兴的服务商也开始将基于数据的服务作为公司创业的切入点。比如在SAP HANA全球初创企业激励计划中的第一家认证伙伴，成立于2010年的上海寰融公司就依托HANA实时内存计算技术，将面向金融行业的数据服务定位为公司的核心业务。相信在2013年，这种依托厂商提供的像PureData、ExaLytics和HANA这样的实时数据分析平台，面向客户提供个性化、行业定制化的数据分析服务的企业将会越来越多，而这种服务的模型也将在2013年更加走向成熟。
由于大数据与用户业务之间前所未有的高关联性，提供数据挖掘和分析业务对IT服务商而言，其能力要求和基本门槛无疑也比提供传统的IT运维等基础服务高了很多。大数据服务如同淘金一般，发现金矿的能力和淘取金沙的工艺缺一不可。首先，IT服务商必须自己有丰富的行业实施经验，对行业的流程和数据的价值有充分的了解;其次，IT服务商必须拥有优质的“算法”资源，才能从有价值的数据中把价值挖掘出来。
这也决定了数据服务在2013年可能还是一个“精英俱乐部”型的市场，但可以肯定的是，希望转型高价值业务的IT服务商都会照着这个目标而努力。
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《数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）》（（加）韩家炜，等
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