马云说：未来最大的能源是数据，未来的时代将实现从IT（信息技术）到DT（数据技术）的变革。

根据IDC数据，到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（PB=106GB），预计到2020年全球数据总量将达到40ZB(ZB=1012GB)，纵观整个人类文明史，有90%的数据是过去几年产生的，而这其中大部分是无法用数字或统一的结构表示的非结构化数据，如图像、声音、网页等。

这给数据处理和挖掘带来了前所未有的挑战。传统架构必须将数据组织成关系表（整齐的行和列数据），在企业级数据仓库中进行处理，这种传统的BI数据处理方式越来越无法满足海量数据分析场景的要求。

于是Hadoop、NoSQL等大数据挖掘技术应运而生。Hadoop擅长处理和分析大量分布式的非结构化数据，以分批的方式进行历史分析；NoSQL数据库擅长为基于Web的大数据应用程序提供近实时地结构化数据存储和处理；而传统方案也升级成大规模并行计算解决方案，对大容量的结构化数据提供实时分析。这三种技术相互补充，为大数据的分析处理提供了完整的解决方案。

工欲善其事，必先利其器，在技术见长的美国，已经产生出数家市值数十亿美元的大数据工具企业。Cloudera拥有世界上最大的Apache Hadoop项目Committer团队，目前估值41亿美元；Splunk能够实时持续索引所有机器数据，市值75亿美元；由数位前支付巨头PayPal的员工创办Palantir为FBI、CIA和NSA等国家安全部门提供大数据分析服务，估值达到200亿美元。这些大数据公司到目前为止大都没有实现盈利，资本市场愿意给予如此高的估值，主要看重其未来的发展前景。

国内的大数据挖掘公司以应用型的解决方案居多，华为、亚信创联等一批优秀企业凭借快速反应和对行业深入的理解已经占据了相当的市场份额，但在基础软件领域仍显薄弱，它们也意识到数据挖掘企业的核心竞争力在于其精湛的挖掘技术，正通过各种方式逐渐补强，相信在庞大的市场和政府的支持下，不远的将来中国也能产生一批具备国际竞争力的大数据挖掘企业。

“这是一个变革的时代，这是一个可以共同展望未来的时代，不是去改变别人，而是改变自己，去拥抱这个时代，这样你就不会在十年以后说这是大数据惹的祸，我们应该共同把它真正变成人类未来巨大能源之所在。”

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