ITValue點評：

微博、SNS、物聯網等新應用的不斷發展，正在打破企業原有的運營邊界，企業為了獲得敏捷的業務洞察力，僅對傳統的存在于各個信息系統中的運營數據進行分析和挖掘，已經越來越力不從心——敏捷的業務洞察力一定建立在盡可能全面的數據基礎之上。

大數據分析的應用范圍不再局限于預算充足的大公司內。在云計算的幫助下，小公司日益具備大數據分析所需的經濟能力和簡便方法，以幫助擴大商業規模、挖掘未知商機。有了云計算，小公司無需再為嘗試新想法而投資費用昂貴的基礎設施，從而避開了橫亙在大數據創新前面的障礙。

基礎設施即服務（Infrastructure-as-a-Service，IaaS）供應商——如亞馬遜、微軟、谷歌、GoGrid、Rockspace、Slicehost，以及按需定制的數據分析解決方案供應商讓大數據分析的價格變得平易近人。雖然決定使用云計算的大數據分析價格的參數眾多，比如用途、配置等，而且每家IaaS和數據分析供應商都有各自的定價模式，但可以肯定地說，小公司僅支付100美元便可完成1TB（terabyte，百萬兆字節）大小的數據分析。

至此，讀者也許相信大數據分析的確降價了，但仍不明白小公司需要大數據的理由。難道小公司不應該使用小數據嗎？小公司具備大數據分析所需的技能組合嗎？小公司可采取的解決方案足以跟大公司媲美嗎？答案或許會令你大吃一驚。

無論公司自身是否意識到，每家公司都有大數據，當然，大多數網絡公司無論規模大小都會從網站日志或點擊流數據（clickstream data）中搜集大量數據。但隨著公共數據源數量的增多，這些內部數據僅代表了大數據組合的一小部分。像世界銀行把全球的統計數據都公布到網上，或者將2006年3月之后的推特數據存入美國國會圖書館，那將是海量的數據。而且，由于提供低價數據訪問服務的新聞與投資數據服務商家數量眾多，它們的價格也持續下落。

在云分析的世界中（而非僅僅局限于當前非云產品的子集中），大數據分析的功能將會提速，正如小公司用戶選擇通過IaaS來享用經濟的大數據分析功能一樣，分析軟件與相關插件開發者也會選擇研發云服務技術設施，并視之為一種經濟的軟件開發與測試方式。在未來，各種解決方案將因經濟性(affordablity)而更加普遍，功能也將得到擴展。

尤其針對為商業用戶設計的大數據分析而言，按需制定的解決方案的亮點之一就是方便，而最能體現方便這一特征的技術支持正發生著翻天覆地的變革。過去那種將產品的工作方式和產品漏洞隱瞞起來、不讓競爭者和潛在客戶看到的舊思維已經過時了，取而代之的是按需定制的大數據分析徹底展現在公共論壇中，讓用戶盡可能及時地接觸這些信息，使其自給自足，同時鼓勵成員合作。對云服務廠商而言，這些提供客戶服務的社區會變得跟銷售與營銷信息一樣重要。

現在已然出現了通過利用大數據分析實現崛起的公司。例如，FlightCaster作為一家較年輕的公司因準確預測航班延誤而占據了競爭優勢。FlightCaster公司分析了國內航班的歷史數據，以及實時條件的影響因素。想象一下，如果可從大數據源中挖掘出影響股價的未知因素，這樣一家公司能賺多大一筆錢？

如果說大數據分析可將小公司變為大企業的理念還是有些不靠譜，不妨考慮一下曾經的小公司谷歌和雅虎，這兩家正是在理解了公司數據后發家致富的。如今，谷歌占據了搜索引擎的廣告市場，雅虎堪稱世界頂尖的郵件服務供應商。當然，隨著云計算消除大數據分析的成本障礙，屆時將有更多的小公司崛起為業界巨頭——因為他們知道如何使用信息來定義業務。

來源：福布斯中文網