如果说2012年是大数据炒作、兴趣和试验的一年，那么2013年将带来实际的生产部署、早期的投资回报和一些破坏影响。到2014年，大数据项目和大数据系统很可能就是司空见惯的事了。
今年，大数据成了一个与云计算并驾齐驱的技术术语。大数据，意味着很多，但却有点被滥用而失去了它本身的定义。顺便说一下，大数据的定义通常围绕着 3个V，也就是Velocity(速度，数据的快速移动)、Volume(数量，大数据太多了)和Variety(多样性，有非结构化和结构化的信息)。
大数据达到炒作的目的了吗?对我来说，大数据意味着CIO们不懈追求的技术和业务一致性，这是明摆着的事情。大数据项目就其本质就是关于收入、风险和利润。换句话说，IT和商业不得不是统一的。
显然，我们正处于一个大数据炒作的周期里，有点像1990年代后期和2000年代早期标准Linux和开源软件引发的狂热。当时，Linux想要改变世界，击败微软等厂商的技术。在很多方面，Linux和开源软件(例如Android)确实改变一切。但在变革的道路上发生了一件有趣的事情——开源软件在普通的数据中心里越来越常见，现在几乎是理所当然的事情。这场变革发生了，但我们刚刚停止这些讨论。云计算就是类似这样的。
大数据也将会遵循这个周期。当然，大数据将带来数以百万计的新工作岗位。是的，人才资源覆盖面更广了，企业将重塑他们所在的产业。厂商的收购名单上，像Cloudera这样的初创公司排名靠前，大数据领域将出现一场洗牌行动。
以下就是我们在未来将要看到大数据的发展趋势：
2013: 2012年的一些试验项目将变成生产系统。每一个垂直领域都将有一个大数据的成功故事。奇怪的是，成功故事将随处可见。为什么?大数据的项目都是由企业发起的——CEO、CFO、CMO，IT被视为一个发起者而不是一个成本中心。
2014: 基于2013年的成功故事和客户群案例研究，快速的追随者将加入大数据的游戏中来。最初，这些早期回报看起来不错。企业将主要集中在内部数据，因为那里还有很多需要开发。整合外部数据将是一个不错的选择，但仅在这个阶段而已。
2015: 企业将开始关注大数据计划中的外部数据。2015年以前，面向企业的消费者花了大部分时间在外部信息上并使用这些数据。每一个分析和数据仓库栈将有一个 Hadoop集群和大数据层。像Hadoop这样的技术将不再是焦点，因为Hadoop虽然仍很重要，但已经成为软件堆栈中一个既定的组成部分。大数据相关的并购和收购加速增长。
2016: 此时，大数据被视为一个某种程度上的乌托邦，企业像以往一样变得自大起来。数据驱动的决策替代了直觉和常识。早期的成功和常见的业务案例已经失去作用。现在企业已经开始真正思考这些数据，避免错误和没有意义的相关性。
2017: 云与大数据和数据仓库结合起来作为一种服务，分析即服务和数据即服务将成为常态。很少有公司真的想要建立自己的Hadoop集群做集成工作。大数据的基础设施只是在那里。注：2017年是对于这些大数据什么时候作为服务在人们中普及开来的一个猜想。大数据即服务的游戏刚刚开始，但后续酒会达到临界点。
大数据如何在IT采购周期中发挥作用?大数据项目需要更多C-level的人参与进来，CIO依然很重要，他们可以说是技术决策的中心，但是还有其他众多高管。他们是这样分类的：
• CIO：大数据项目让CIOS能够最终突破过去“我们意见一致吗”的阶段。
• CFO：所有这些流动信息对于CFO来说就像是乌托邦，他们们是在背后来控制成本和收入最大化的角色。大数据的风险之一是，企业可能会失去人为因素，这是很大的赌注。
• CMO：在2012年，CMO成为IT花费整体的美女。专注可能为时过早。为什么?CMO将主要依赖于他们的项目的外部数据和信号。不面对消费者的话，企业将不复存在，但是他们手中也掌握着预算大权。
• COO：大数据将实现库存、供应和制造流程从头到尾的追踪。一旦对其进行分析，效率将会有所提高。
• 数据科学家：这些人将越来越多被视为C-level的角色。他们具有职业敏锐度，拥有数据方面的专业技能。
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