云计算是基础，大数据才是应用。

      与轰轰烈烈的云计算相比，大数据低调得多；其实，围绕着大数据应用，已经诞生了很多企业，他们大多在悄悄地赚钱。在国内，年营业额数千万，乃至上亿的大数据分析公司，已不少见。

基础架构无悬念

        在大数据应用的最底层，是IT基础架构。这部分业务大多是传统SI的天下，与传统IT系统的构建没有根本上的不同。根据企业的不同，需要的也许是一台服务器，也许是一个数据中心。

        但随着云计算的发展，如何提供更高性价比的存储和计算能力，是未来关注的重点。无论是私有云还是公有云，都有技术进步的空间。国内目前有少量以技术见长的专业方案商在提供此类服务，但从长远来看， IaaS公有云会成为主流。因此，在大数据基础架构方面的发展空间不大，不值得方案商进行大量投入。

基础软件几家独大

        再往上，就是基础数据处理软件。在这个领域，诞生了非常多的新兴大数据公司。比如号称第一家大数据上市公司的Splunk即属此类。

       无论是新兴公司，还是IBM、Oracle等传统IT厂商，这些数据处理软件都是标准化产品，通常不能直接交付给最终用户。因此，需要方案商来做进一步的定制开发，Splunk在国内也已经拥有了10多家合作伙伴。

        就基础数据处理软件市场而言，能够容纳的企业数量比较有限，而且对资金投入、技术能力等方面的要求都比较高。国内企业除非特殊情况很难有立足之地，但不排除有少量企业可以尝试参与竞争。

行业分析软件大有前途

        与ERP、CRM等传统IT应用相比，数据分析应用的行业特征更为明显。也就是说，每个行业之间的差异非常大，而行业内企业的差异则比较小。因此，大数据应用软件，是行业方案商可以大有作为的地方。

        在IBM、Splunk等提供的大数据处理软件的基础上，结合各个行业用户的需求，进行大数据应用软件产品的开发，将是未来国内方案商从事的主要业务。

        值得注意的是，与传统IT应用相比，大数据分析与企业业务之间的关系更为密切。这就要求方案商不能只是与企业的IT部门打交道，而是要与市场营销等业务部门打交道。这些业务部门提供的才是真正的需求。同时，要求方案商不仅有IT技术人才，也要有懂行业的人才，这个要求远远超出了传统方案商的传统业务范畴。

        一套成熟的行业数据分析软件，会有很强的生命力。但在现阶段，只做行业应用软件开发是无法生存的，必须要与大数据分析服务相结合。也就是说，要把自己开发的工具付诸实践，最终交付给客户的是决策，而不是数据；要通过服务来收费，暂时难以通过卖产品来赢利。

数据分析服务黏住用户

        数据分析服务，是大数据应用的最后环节。这个环节与企业业务之间的关系就更为密切了。国内市场上的很多数据分析公司，只专注于某个细分行业市场的细分应用领域，以专业制胜。

        目前，运营商、金融、家电、零售、汽车等行业，对大数据分析都有很强烈的需求。值得注意的是，这些需求大多来自市场营销部门，他们希望通过对消费者行为进行分析，获得有价值的商业决策信息。这些信息不仅为企业的产品开发、市场推广提供决策依据，也可以帮助企业找到自己的目标消费者，并有针对性地吸引他们。

        要想真正做好大数据分析服务，方案商需要具备跟客户一样的专业营销人员，这样才能跟企业的业务部门对话，找到需求点，然后再转化成IT实现手段。

        在服务交付阶段，也同样需要专业营销人员的参与。虽然数据处理和分析工作主要是由软件来完成的，但最后的结果分析仍需要人工干预。只有专业人员参与分析，其结果才能具备高可用性。

        特别值得注意的是，企业用于决策分析的大数据来源应该是开放的。除了内部经营数据外，互联网和社交媒体的大量非结构化数据，也可以纳入到采集对象。淘宝、京东等电商的交易数据，百度、腾讯等网站的搜索和地图数据，也将成为大数据分析的对象。