跟蹤大數據趨勢、研究和統計數據為 IT 專業人員規劃大數據項目奠定了堅實的基礎。以下是每個 IT 專業人員都應該知道的 15 個重要的大數據事實。每個人都在談論大數據，從挑戰到年度支出、創造就業機會，甚至是大數據項目所需的工具。許多人認為大數據將幫助企業做出更好的決策，事實上，近十分之八的高管同意或強烈同意“如果我們能夠利用所有數據，我們將成為一家更強大的企業”的說法。

跟蹤大數據趨勢、研究和統計數據為 IT 專業人員規劃大數據項目奠定了堅實的基礎。Webopedia 編制了每個 IT 專業人員都應該知道的重要大數據事實和統計數據列表。

大數據：我們是如何到達這里的？

1. 有多少數據？

每天，我們創建了 2.5 萬億字節的數據，以至于當今世界上 90% 的數據都是在過去兩年中創建的。這些數據來自各處：用于收集氣候信息的傳感器、社交媒體網站的帖子、數字圖片和視頻、購買交易記錄以及手機 GPS 信號等等。

2. 結構化數據與非結構化數據

在對大數據進行分類時，Tata Consultancy Services Limited (TCS) 研究了公司數據中有多少是結構化的與非結構化的，以及有多少是內部生成的與外部生成的。

– 51% 的數據是結構化的

– 27% 的數據是非結構化的

– 21% 的數據是半結構化的

遠高于預期的數據百分比不是非結構化或半結構化的，只有不到四分之一的數據是外部數據。

大數據工作

3. 大數據創造就業機會

到 2015 年，全球將創造 440 萬個 IT 工作崗位來支持大數據，在美國創造 190 萬個 IT 工作崗位。在美國，每一個大數據相關的職位都會為 IT 以外的三個人創造就業機會，因此未來四年，信息經濟將在美國創造 600 萬個就業崗位。挑戰？行業人才不足。

4. 大數據人才短缺

組織利用大數據所需的人才將會短缺。到 2018 年，僅美國就可能面臨 140,000 至 190,000 名具有深厚分析技能的人才以及 150 萬名具備利用大數據分析做出有效決策的專業知識的管理人員和分析師的短缺。

5. 重新思考工作角色和頭銜

81% 的 IT 領導者和 77% 的 IT 專業人員認為，具有規劃、執行和利用組織數據資產潛力所需技能的員工嚴重短缺。大數據項目可能意味著重新考慮工作角色和頭銜，以及充分利用數據所需的非技術技能。

大數據挑戰與困境

6. 不同的系統

66% 的 IT 領導者和 53% 的 IT 專業人員聲稱他們的數據存儲在不同的系統中，這些組織必須構建新平臺來滿足這些增加的數據管理需求。

7. 從大數據中獲取商業價值

從大數據中獲取商業價值的最大挑戰是文化和技術。當被要求對 16 項挑戰進行評分時，公司將組織挑戰排在首位：讓業務部門跨組織孤島共享信息。緊隨其后的是技術問題：處理眾所周知的大數據的三個 V：數據量、速度和多樣性。第三個挑戰是確定將哪些數據用于不同的業務決策。

8. 數據質量

超過一半的 IT 領導者 (57%) 和 IT 專業人員 (52%) 表示他們并不總是知道誰擁有數據。如果不知道誰擁有數據，就沒有人對其質量負責。由于大數據項目將不同來源和種類的數據融合在一起，確保數據的準確性和質量將是成功的關鍵。

大數據投資的主要原因

9. 創建更強大的業務

CompTIA 發現，在其組織中負責涉及數據的技術或戰略決策的高管中有近十分之八的人同意，利用所有企業數據將帶來更強大的業務。調查還發現，93% 的調查參與者表示數據對他們的業務至關重要；同樣的百分比認為這在 2014 年也很重要。投資于數據計劃的最有力論據之一來自以下數據點：近十分之八的高管同意或強烈同意“如果我們能夠利用所有數據，我們將成為一家更強大的企業”的說法。

10. 更好地管理數據

不到五分之一的企業報告說他們在管理和使用數據時正好處于他們想要的位置。誠然，這代表了一個很高的標準，但即使包括那些“非常接近”目標的企業，它仍然讓大多數企業在數據方面有大量工作要做。

11. 三大大數據業務驅動力

前三大大數據業務驅動因素包括：

– 加快運營或分析工作負載的時間 (39%)

– 通過業務解決方案中使用的數據靈活性提高競爭優勢 (34%)

– 對更高級別高級分析的業務需求 (31%)。

大數據支出和實施

12. 大數據實施

生產中的大數據實施從 2012 年的 27% 上升到 2013 年的 34.3%。此外，作為大數據計劃的一部分，68% 的公司正在運行兩個或多個大數據項目。對于制定了分析戰略的公司來說，最重要的業務驅動因素是需要將銷售信息與運營分析相結合（57%）。

13. 大數據工具

80% 的響應者表示，他們已經在或計劃在生產環境中使用專用的大數據工具或架構來應對海量數據的涌入。56% 的受訪者表示他們計劃將現有應用程序從 RDBMS 遷移到 NoSQL 數據存儲。

14. 大數據支出

在大數據上的支出存在兩極分化，少數公司花費大量資金，而大部分公司花費很少。2012 年，大約 15% 的被調查公司在大數據計劃上每家花費至少 1 億美元，7% 的公司投資至少 5 億美元。相比之下，近四分之一 (24%) 的人每人花費不到 250 萬美元。

15. 在大數據上花費最多的行業

支出最多的行業是電信、旅游相關、高科技和銀行業；生命科學、零售和能源/資源公司的支出最少。