大数据应用市场的未来发展方向在哪？

　　目前，价值万亿美元的行业，包括医疗卫生、保险、农业、能源、医药、教育、汽车、运输以及物流等等，都在积极探索如何利用大数据利器解决自己面临的现实难题。举例来说，汽车制造商希望分析消费者的信息娱乐选择以提供更理想的车载信息娱乐体验，同时亦需要分析车辆性能数据以提供预防性维护建议。另外，无线运营商也希望了解消费者如何使用其数据，从而更好地提供内容并实现营收。

　　考虑到以上提到的企业投资与变革力度，风险投资商们则更为积极地为大数据初创企业提供资金，如图三所示。单在2015年年内，风投方为大数据初创企业提供的资金总额就高达67亿美元，超过2014年的60亿美元。

　　出于同样的理由，大数据初创企业也开始迎来一波收购浪潮。其中包括AOL收购Convertro，谷歌收购Adometry，苹果收购Topsy，Teradata收购AsterData与Think Big Analytics，Salesforce收购Edgespring等等。最近，我们还见证了微软收购Revo lution Analytics，HDS收购Pentaho以及Advance收购1010Data。除此之外，小规模收购亦层出不穷，包括Amazon收购Amiato等。

    目前风投方的主要关注重点在于大数据基础设施与工具。尽管基础设施与工具部署同样显示出旺盛的生命力，但这里我们姑且将注意力集中在大数据应用身上。

　　大数据应用的崛起

　　信息技术中的每个新兴领域(例如商务智能、客户端/服务器计算、云计算以及移动计算等)通常都需要经历三个发展阶段：

　　·基础设施部署。在大数据领域，此类基础设施负责对数据进行存储、管理、移动与传输。

　　·工具部署。在大数据领域，此类工具用于搜索并分析各种形式的大数据并呈现处理结果。

　　·应用程序引入，通常将基础设施与工具转化为实际功能。

　　遵循这样的分阶段实现方式，众多大型企业已经开始部署大数据基础设施与多种工具，旨在分析收集到的海量数据。

　　由于我们已经进入应用开发与部署阶段，因此最重要的是着眼于具体软件。截至目前，我们已经发现了三种主要大数据应用类型：

　　浅层应用，包括执行客户流失分析并围绕通用型分析工具进行开发(例如Dataminr与DataRobot等)。这些应用由数据科学家负责支持，从而执行经过严格定义的任务流程。这些应用通常只能在运行基础之上提供浅层分析能力。这些由分析模型与报告机制驱动的应用由数据科学家及服务专家进行开发与维护——他们往往来自管理咨询企业，且充分理解相关业务领域及最终用户需求。最终用户通常为商业分析师。

　　应用能够处理大数据，但无法实现任何形式的预测或预测性分析(例如Socrata及Zuora)。这类应用可能面向水平或垂直体系，其能够为最终用户——主要为商业分析师——提供理解数据并形成结论报告的能力。作为实例，纽约市就利用Socrata系统创建财务报告。

　　具备嵌入式预测性分析的应用。此类应用未来将分为以下两种类别。