【赛迪网讯】刚刚过去的2012年是中国的“大数据元年”，是大数据概念为人所知、引人瞩目的一年，部分IT企业已经在此领域战略布局，发布各种形式的大数据产品。在互联网、零售、交通等行业，大数据应用也小试牛刀，展现出惊人的魅力。
大数据已经成为一种社会现象：它既是对既往信息技术发展至今的高度抽象和概括，同时抓住了信息技术服务于人、数据蕴藏价值的本质。大数据之“大”，不仅仅在于其容量之大——虽然数据容量的爆炸的确给数据的采集、存储、维护、共享带来了具有研究意义的现象和挑战，但更多的意义在于：人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，人类可以发现新知识、创造新价值，带来大知识、大科学和大发展，逐渐走向创新社会化的新信息时代。
产业链已具雏形
因循数据的流动性和开放性，大数据全生命周期可以划分为“数据产生——数据采集——数据传输——数据存储——数据处理——数据分析——数据发布、展示和应用——产生新数据”等阶段。中国已经形成了大数据的“生产与集聚层——组织与管理层——分析与发现层——应用与服务层”的产业链，而IT基础设施为这各环节提供基础支撑。
据统计，2012年市场规模达到4.5亿元，2013年还将持续发酵，未来三年内有望突破40亿元，2016年有望达到百亿规模。
综合看来，大数据技术与产品发展特点和趋势有以下几点：
一、数据处理是应用的薄弱环节。
大数据蕴藏的价值虽然巨大，价值密度却很低，往往需要对海量的数据进行挖掘分析才能得到真正有用的信息，从而产生价值。在数据挖掘分析之前，必须进行数据处理，其目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。这个过程包括数据清洗，即过滤掉不完整的数据、错误的数据、重复的数据等不符合要求的数据，然后进行数据装载、查询、展现等。
用户拥有的数据质量与其业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使其保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量控制技术，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。为了充分实现数据资产的业务价值，企业往往通过一个数据整合或集成平台进行数据质量的监测，找出并修正隐藏的数据瑕疵，随时随地交付各种类型的可信的数据。
二、数据分析是全生命周期中最有“含金量”的环节。
大数据时代，理解数据蕴藏的内容并挖掘其价值成为一项挑战。由于事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同，需将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来，再从事务型数据库中导入数据仓库，继而采用OLAP(联机分析处理)工具、数据挖掘工具等进行分析、智能决策，提高决策的科学性和水平，完善各种管理流程，增强综合竞争力的智慧和能力。
大数据时代，各行业用户对数据分析功能的需求更加旺盛，同时对数据分析的广度和速度都有更高要求，促使IT厂商加快了对于数据分析技术的研发创新。一方面，大数据分析不再局限于结构化的历史数据，而更倾向于分析来自社交网络、RFID传感器等的非结构化数据，促进了对非结构化数据的分析技术创新;另一方面，激烈的市场竞争促使大数据解决方案厂商加大了对数据的快速、实时分析、智能决策技术的研发投入。
三、“语义网”将在大数据时代落地。
