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大数据即服务(BDaaS):大数据行业的下一个热门

互联网IDC圈6月14日报道,我们有软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和数据即服务(DaaS),现在把它们全部揉杂在一起,再将所涉及的数据量大幅增加,就有了大数据即服务(BDaaS)。

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也许这个术语不怎么为人所知,但却非常恰当地描述了一个快速成长的新市场。在过去几年中,很多企业纷纷开始提供基于云的大数据服务,以帮助其它公司和企业解决数据方面的困境。

大数据

一些人估计,到2021年企业在基于云的某某即服务上的花费将会从现在总IT开销的15%上涨到35%。鉴于到那时全球大数据市场的价值将会达到880亿美元,我们可以预测BDaaS市场的价值可能会有300亿美元。

因此,本文会对这个概念进行简单概述,并通过现实中全世界的企业与公司案例来进行讲解。

BDaaS是什么?

大数据指的是那些我们正在创造与存储的、日益增长的信息,还有对这些数据的分析与使用。按照商业意识的概念,大数据特别指代从分析中收集洞见,然后将这些见解应用在实际中以推动业务成长的做法。

在这个时候,BDaaS是一个有些模糊的术语,经常用于描述种种将大数据功能外包到云端的做法,范围从提供数据,到提供用于查询数据的分析工具(经常借助web面板或者控制面板来实现),再到执行实际分析并提供报告。某些BDaaS提供商也会在提供的BDaaS服务中包括咨询与顾问服务。

因此,在许多方面,BDaaS包含被称为软件即服务、平台即服务、数据即服务等等各方面的元素,并将这些元素用于解决大数据中的问题。

BDaaS为什么很有用?

将涉及大型数据集的分析进行外包或虚拟化有这样几个优势:

Hadoop的受欢迎程度在某种程度上让大数据变得民主化起来——只要肯花时间学习,任何人都可以使用廉价的现成硬件,再加上开源的软件来分析数据。不过,多数大数据方面的商业计划仍需在组件和基础设施上投入大量经费。如果一家大公司启动了某个大型计划,绝对花费不菲。

先是前期成本,之后在存储和管理大量信息上还需要持续投入时间和资源。在使用BDaaS时,理论上来说所有这些烦人的“基础细节”都不用再操心了,我们也就可以专心解决业务问题。

BDaaS提供商一般会为客户解决这些问题——他们将所有东西设置好,随时可以使用。而客户只需要租用他们基于云的存储与分析引擎,然后按使用时间或者处理的数据量来付费。

此外,BDaaS提供商通常还会承担遵守法规和保护数据所需花费的成本。一旦数据存储在他们的服务器上,他们一般就要负责。

BDaaS的提供者和使用者是谁?

一个很好的例子就是IBM所提供的Twitter服务分析:IBM向企业提供访问数据和分析的渠道,查看Twitter每日5亿条推讯,还有2.8亿月活跃用户。

此外,它还提供了一个叫做“firehose”的推讯分析工具与应用,将这些混乱的非结构化数据转变为有意义的信息;它还培训了4000名咨询师,协助企业将计划付诸行动以期获益。

另一个案例是农业机械生产商John Deere,他为所有拖拉机配备了传感器,这些传感器会收集机械、土壤以及庄稼状况的信息,并将这些流数据传到MyJohnDeere.com与Farmsight服务上;从何时该订购备件,到哪里种植庄稼一应俱全,农场主可以付费订阅这些分析情报。

苹果手表的出现可能会使商用可穿戴设备成为主流,毫无疑问也会带来新一波BDaaS的应用爆发。预测将有数百万使用者进行各种操作,包括监控心率、安排社交日程、遥控家庭娱乐设备,从而造就大量的数据。然后苹果再找出新办法,将这些数据包装起来重新卖给我们。苹果和IBM刚刚宣布,合作开设了一个大数据的健康平台。

在销售和推广领域,BDaaS也逐渐发挥作用。现在有许多公司都在向客户提供分析服务,包括Acxiom公司这个全世界大的直接营销数据售卖商。通过对所收集的大量个人数据进行分析,这些公司能够更加有效地发现和吸引潜在客户。

亚马逊的AWS以及谷歌的AdSense和AdWords都可归为这一类,属于其中的佼佼者。这些服务都有数千家中小型企业级使用者,将目标对准了潜在消费者可能存在的相关利基市场。

BDaaS的未来?

BDaaS这个词可能有些不够简练和优美,但这个概念确实存在。

随着越来越多的公司认识到大数据战略的实施价值,也会有更多的支持服务出现。数据分析能够——一般也的确会为慎重对待它公司带来积极的变化,甚至包括规模较小、缺乏专业技术(或发展这些专业技术的预算)、无法自己执行数据分析的公司。

随着软件即服务的流行,我们越来越习惯在虚拟环境中通过web界面来工作,将分析整合到这个过程中也就成了自然而然的下一步。我们已经能看到:很多之前认为大数据遥不可及的企业,现在都看到了大数据项目的可行性;而在我看来,在不远的将来,我们就能看到、听到更多的相关内容。


本文标题:大数据即服务(BDaaS):大数据行业的下一个热门
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