如今大數據對我們來說可謂是至關重要的。當然這些都離不開大數據的發展，大數據的發展在每個階段所起到的作用是毋庸置疑的。那么如今大數據究竟發展到了什么階段？大數據為各行各業決策和研究提供信息支持。近年來，大數據無論是促進行業數字化轉型，加深與實體經濟的融合，還是幫助公共服務和提高效率。大數據產業鏈不斷延伸，逐步進入“全面深化”發展階段。

　　大數據究竟發展到了什么階段？

　　企業技術=艱苦工作

大數據有趣的一點在于，它不再像當初經歷過那樣有可能成為炒作的題材了。

經過炒作周期后仍能引起廣泛興趣的產品和服務往往那些大家能夠接觸、可以感知，或者與大眾相關聯的：比如移動應用、社交網絡、可穿戴、虛擬現實等。

但大數據基本上就是管道設施的一種。當然，大數據為許多消費者或商業用戶體驗提供了動力，但它的核心是企業技術：數據庫、分析等，這些東西都是在后端運行的，沒幾個人能看得見。就像在那個世界工作的任何人都知道那樣，用一個晚上的時間就想適應企業端的新技術是不可能的。

　　部署階段

這就是在經過幾年引人矚目的初創企業如雨后春筍冒頭，VC投資頻等頭條后，我們開始步入大數據的部署期和早期成熟期的原因。

更有前瞻性的大公司在2011到2013年間開始實驗大數據技術，推出了若干的Hadoop試點計劃或者嘗試一些點方案。他們招募了各種各樣此前并不存在的崗位。他們進行了各種努力，包括吧全部數據都堆到一個數據容器，然后希望緊跟著就會發生奇跡。他們逐步建設自己的內部能力，試驗了各種供應商，從試點計劃到生產中的局部部署，然后到現在爭論要不要全企業鋪開。許多情況下，他們正處在這樣一個重要的拐點上，即經過大數據基礎設施的數年建設后，能夠展示的成果還不多，至少在公司內部的商業用戶看來是這樣的。但是大量吃力不討好的工作已經做完了，現在開始進入到有影響力的應用部署階段了。只是從目前來看，這種建構在核心架構之上的應用數量還不成比例。

　　生態體系正在成熟

與此同時，在初創企業/供應商這一塊，整個第一波的大數據公司現在已經融了數輪的資金，企業規模已經得到了擴大，并且從早期部署的成功或失敗中學到了東西，現在他們已經能夠提供更成熟的、經受過考驗的產品了。

　　大數據基礎設施：仍有大量創新

Google關于MapReduce和BigTable的論文的誕生問世已有10年了，在這段時間里，大數據的基礎設施層已經逐漸成熟，一些關鍵問題也得到了解決。

但是，基礎設施領域的創新仍然富有活力，這很大程度上是得益于可觀的開源活動規模。

　　大數據分析：現在跟AI結合了

大數據分析過去幾個月出現的一股趨勢是，越來越關注利用人工智能來幫助分析大規模的數據，從而獲得預測性的洞察。

　　大數據應用：真正的加速

隨著一些核心基礎設施的挑戰得到解決，大數據應用層正在快速構建。

在企業內部，已經出現了各種工具來幫助跨多個核心職能的企業用戶。比方說，銷售和營銷的大數據應用通過處理大規模的內外部數據來幫助找出哪位客戶可能會購買、續約或者流失，且速度越來越實時化。客服應用幫助個性化服務。人力應用幫助找出如何吸引和挽留最好的員工等。

　　結論

從很多方面來看，我們仍然處在大數據現象的早期發展階段。盡管已經花費了數年時間，但減少基礎設施來存儲和處理大規模數據還只是第一階段。AI/機器學習已經成為大數據應用層的一股迅猛趨勢。大數據與AI的結合將會推動很多行業的驚人創新。從這個角度來說，大數據的機會也許要比大家想象的還要大。

然而，隨著大數據繼續走向成熟，這個術語本身可能會消失，或者變得太過時以至于沒有人會再使用這個詞。這就是成功賦能技術令人諷刺的命運歸宿—由于技術的廣泛傳播，然后到達無所不在的地步，最后被人熟視無睹。

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