大数据要“落地”，还缺些什么？

　　更快的数据处理速度

　　由于数据量指数型增长，使得对于数据的快速分析的需要已经变得比以往任何时候都要迫切。几乎每家大数据厂商，都想要兜售比别家处理速度更快的产品。Hadoop发布的新品Hadoop 2.0 / YARN，几乎能实时分析数据。而下一代大数据的计算牵引框架Apache Spark，它的速度比Hadoop快100倍。硅谷风险投资机构Andreessen Horowitz，已经以1400万美元的价格，领投了一家以Apache Spark为业务核心的初创企业Databricks。不久前，亚马逊也上线了实时流数据服务Kinesis，来帮助没有数据处理能力的公司解决这一问题。

　　许多分析供应商都已经认识到了数据处理速度的重要性，并建立了能够每秒处理TB数据的产品。传感器数据分析、物联网在工业和消费级市场快速发展的势头，驱动了这次变革。比如一家企业的传感器，能够每秒产生出数百次的事件，实时处理这些数据难度很高。特别是当实时处理的传感器数据，激增到一天5TB的时候，速度，就成了尤为关键的指标。

　　同时，尽管数据存储成本已经累年下降，但数据存储的费用还是不小的一笔支出。部分商家相比存储完整数据流而言，更倾向于保存过滤掉噪音的数据。

　　智能清洗“垃圾数据”

　　在本就难以计数的数据量继续以指数模型激增时，对于数据质量的强化，便摆上了许多数据供应商的议程。换句话说，在庞大数据面前，即使计算机能够高效的处理它们，但大量无用的“垃圾”数据，只会给系统带来负担，并增添存储、主机等设备成本。这就需要数据处理过程中，根据特定的规则和参数，对涌进数据流进行“清洗”和分析，并自动决策该去处理哪些数据，这一切不再需要人工去干预。

　　在这样的环境下，如果选择了一个坏的数据，就会像病毒一样，可能引发连续的错误决策，甚至让企业蒙受经济损失。一个例子就是利用算法去进行股票交易，以毫秒计数股票市场中，任何一点小的差错，都有可能引发无法巨大的损失。

　　所以，数据质量已成为服务级别协议（service level agreements）最重要的参数之一。无法屏蔽劣质的数据的供应商，会因此被列入行业的黑名单，以及面临严重的经济处罚。B2B行业为早期数据质量的入局者，他们非常重视数据的质量，来保持商业运作时的稳定性。甚至，许多企业计划为数据质量部署实时的警告系统，这些警告会被发送于负责相应问题的专员，由他们提供问题的解决方案。

　　机器学习是另一项需要保证数据质量的领域。机器学习系统部署在一个闭环的生态中，通过模式分析与其他的数据分析技术，细化原来的数据质量规则。而高质量的数据，能够保证机器进行正确的行为模式分析。

　　越来越多的基础应用

　　大数据带来的变革，使得每一个人都想要利用它，但技术上门槛又让许多人不得已只能充当一个看客。而应用将有助于人们去克服这一困难。在接下来的几年中，我们将会看到成千上万的解决某一垂直领域的专业应用，以应对来自各行各业的大数据挑战。

　　目前，已经小有成就的数据分析公司包括eHarmony、 Roambi、 Climate Corporation等等。未来，甚至许多小企业，既不用依赖特定基础设备，也不要雇佣专业的数据科学家，就能受益于对大数据分析利用。

　　比如，一些应用将从各种渠道，收集关联的客户数据，以更好地了解客户的需求。从而企业能够为特定的目标客户，提供特定需求的产品，更有针对性地赚到钱。当这些应用走进人们日常的吃喝玩乐、医疗保健等领域，生活也会因此而更美好。