大数据的业务驱动力

大数据是在过去十年里从商业需求和技术创新中产生的。许多以大数据为核心战略的公司在21世纪初取得了巨大成功。著名的例子包括苹果、亚马逊、Facebook和Netflix。许多业务驱动因素是这一成功的核心，它们解释了为什么大数据迅速崛起成为业界最令人垂涎的话题之一。

可以确定六个主要业务驱动因素：
1、社会数字化；
2、技术成本的急剧下降；
3、通过云计算实现连通性；
4、增加数据科学知识；
5、社交媒体应用；
6、即将到来的物联网（IoT）。

在这篇文章中，我们将对这些业务驱动因素进行高层次的概述。这些都通过降低运营成本来创造新的收入来源，从而增加企业的竞争优势。

1、社会的数字化
大数据在很大程度上是以消费者为导向的。世界上大部分的数据都是由消费者产生的，他们现在“总是在线”。现在大多数人每天花4-6个小时通过各种设备和（社交）应用程序消费和生成数据。每一次点击、滑动或留言，都会在世界各地的数据库中创建新的数据。因为现在每个人的口袋里都有一部智能手机，所以数据的产生量之大令人费解。一些研究估计，60%的数据是在过去两年内产生的，这很好地说明了社会数字化的速度。

2、技术成本的急剧下降
与收集和处理大量多样性（高多样性）数据相关的技术变得越来越经济实惠。数据存储和处理器的成本不断下降，使得小企业和个人能够参与大数据。对于存储容量，经常被引用的摩尔定律仍然认为存储密度（因此容量）仍然每两年翻一番。
除了存储成本的急剧下降，另一个对大数据的可承受性有重要影响的因素是开源大数据软件框架的开发。最流行的软件框架（现在被认为是大数据的标准）是用于分布式存储和处理的apachehadoop。由于这些软件框架在开放源码中的高可用性，在组织中启动大数据项目变得越来越便宜。

3、通过云计算实现连接
在分布式计算环境中，数据可以快速地扩展（或缩小）。这意味着，想要处理大量数据（因此有大量存储和处理需求）的组织不必投资于大量的IT基础设施。相反，他们可以授权他们所需的存储和处理能力，只需支付实际使用的金额。因此，大多数大数据解决方案利用云计算的可能性向企业交付解决方案。

4、增加数据科学知识
在过去的十年里，数据科学和数据科学家这个词已经非常流行。2012年10月，《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）将数据科学家称为“21世纪最性感的工作”，近年来，许多其他出版物都对这一新工作角色进行了专题报道。对数据科学家（及类似职位）的需求急剧增加，许多人积极投身于数据科学领域。因此，有关数据科学的知识和教育已大大专业化，每天都有更多的信息可用。虽然统计学和数据分析以前大多还是一个学术领域，但它正迅速成为学生和工作人口中的热门学科。

5、社交媒体应用程序
每个人都知道社交媒体对日常生活的影响。然而，在大数据的研究中，社交媒体起着至关重要的作用。这不仅是因为每天通过Twitter、Facebook、LinkedIn和Instagram等平台产生的海量数据，还因为社交媒体提供了几乎实时的人类行为数据。
社交媒体数据提供了对“公众”行为、偏好和意见的深入了解，其规模之大前所未有。因此，对于任何能够从这些大量数据中获得意义的人来说，这是非常有价值的。社交媒体数据可用于确定客户对产品开发的偏好，针对未来购买的新客户，甚至可以针对选举中的潜在选民。社交媒体数据甚至可能被认为是大数据最重要的业务驱动力之一。

6、即将到来的物联网
物联网（IoT）是物理设备、车辆、家用电器和嵌入电子、软件、传感器、执行器和网络连接的其他项目的网络，使这些对象能够连接和交换数据。随着消费品供应商开始在家用电器中引入“智能”传感器，它越来越受欢迎。2010年，平均每户家庭大约有10台设备可以连接到互联网，但到2020年，这一数字预计将增至每户50台。这些设备的例子包括恒温器、烟雾探测器、电视、音响系统甚至智能冰箱。