打破谣言！ 关于大数据的十个有力事实

　　四、大数据等同于大财富

　　大数据相关岗位的薪酬相当突出。根据Burtch Works公司发布的2014年4月数据科学家薪酬报告，2014年数据科学家职位的基础薪酬为每年12万美元，相关管理岗位则为每年16万美元。这一结论以Burtch Works就业数据库的分析为基础，涉及超过170位数据科学家在采访中的意见反馈。对于范畴更为广泛的大数据相关专业人士而言，也就是那些“利用复杂的定量分析技术对事务、相互作用或者其它人为因素进行数据化描述、从而得出结论及对应方案的从业者”，其整体薪酬同样实现了显著提升。这类工作人员在2013年获得的平均薪酬水平在每年9万美元左右，而相关管理岗位则开出了每年14.5万美元这一令人艳羡的平均工资。

　　五、大数据专业人士是否准备好迎接物联网时代?

　　大多数IT专家表示他们还没有开始为物联网时代的来临进行准备。Spiceworks公司今年四月对440位IT专业人士进行了调查，了解他们如何看待物联网并有针对性地推进前期准备工作。其中62%的受访者来自北美地区，38%则来自EMEA(即欧洲、中东以及非洲)地区。超过一半(59%)的受访者指出，他们还没有采取具体的步骤来处理未来产生自传感器、摄像头以及其它各类物联网设备的海量数据。不过调查还发现，也有相当一部分IT专业人士开始切实筹备物联网相关事宜，包括向基础设施、安全、应用以及分析机制进行投资，并同时扩大数据传输带宽。

　　六、数据科学家：仍然性感、依旧迷人

　　2012年10月《哈佛商业评论》发布了一篇抓人眼球的报道，其中将数据科学相关工作称为“二十一世纪最性感的工作岗位”。这种说法存在一定争议，不过如果把“性感”当成是需求的代名词则更容易理解，这是指数据科学家仍然拥有旺盛的市场需求。根据全球IT职业介绍服务供应商Modis的统计，目前数据科学家仍然处于“需求高企但供应不足”的阶段，换言之与大数据相关的博士学位持有者年平均薪酬都能超过六位数。

　　七、颤抖吧，数据仓库：Hadoop就要将你取而代之了

　　数据仓库业界是否该为Hadoop的迅速崛起而感到担忧甚至恐慌?抑或是该向其敞开热情的怀抱?Cloudera公司的Doug Cutting与Hortonworks公司的Arun Murthy作为Hadoop领域的两位先驱者，在本届Hadoop 2014峰会的问答环节中提出了这样的问题。尽管很多企业开始将数据仓库中的工作负载迁移到Hadoop环境当中，但这种作法仍然没有成为主流。但未来情况是否会有变化?“如果相当比例的用户不再增加数据仓库的规模，反而由于发现了Hadoop类系统在处理效率与负担成本方面的优势而对数据仓库方案进行投资或者规模缩减处理，那我认为这确实应该算作一种威胁，”Cutting解释道。

　　八、对于隐私的忧虑不会阻碍大数据的前进步伐

　　对于隐私与安全漏洞的担忧与看似无穷无尽的问题解决道路不可能阻止大数据的发展进程。《经济学家》在今年六月的一篇报道中指出，“没有证据表明隐私问题会给数据的使用以及存储方式带来根本性转变。”Gartner公司分析师Carsten Casper在接受该杂志采访时表示，IT领域并没有酝酿一场“隐私大革命”。而且尽管企业用户始终在就隐私相关问题提出更多要求，但其中九成查询其实指向的都是本地数据中心，Casper补充称。

　　九、大数据推动软件市场快速增长

　　从2013年到2018年，全球软件市场的年度复合增长率将在6%上下浮动，研究企业IDC公司预测称。不过大数据相关门类，包括协作应用程序与数据访问、分析与交付解决方案以及结构化数据管理软件，将在未来五年内迎来更高的年度复合增长水平(约为9%)，IDC指出。

　　对于社交媒体的进一步关注也将有助于这种增长趋势的持续。“社交媒体关注度与面向大数据及分析解决方案的需求增长可谓互相依托，二者将帮助企业理解并切实推进对于客户行为的预期以及与产品可靠性及维护相关的新思路，”IDC公司分析师Herny Morris在一份声明中表示。

　　十、几乎万事万物都将与网络相连

　　物联网将包含众多千奇百怪但又精妙非常的设备，其中很多对于大数据领域来说都是前所未见的新鲜事物。有鉴于此，ABI研究公司的分析师们预计到2020年，全球无线联网设备总量将超过300亿。其中医疗相关数据收集方案将在物联网时代下扮演重要角色。

　　下面我们来看一个独特的例子：微软与来自罗切斯特大学(纽约)以及南安普敦大学(英国)的研究人员们共同设计出一款智能纹胸，能够借助传感器检测穿着者的心跳与皮肤活性、从而计算出其压力水平，BBC报道称。这款纹胸能够收集数据并将其发送至智能手机端的应用程序，从而利用穿戴式技术掌握用户的压力水平，进而帮助其摆脱由压力引发的暴饮暴食、保持良好的饮食习惯。

　　原文链接：10 Powerful Facts About Big Data

（编辑：西安站长网）

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