摘要：发布源代码及其本身的行为，并不一定会让一个平台更加有用。而源代码可扩展性的问题至少是一样多，尤其是在开放的应用程序接口（API）中，其中许多最有用的应用程序可以由其他应用程序替代。因此，现代企业在充分利用大数据时，既需要开源软件，又需要开放式架构。

    发布源代码及其本身的行为，并不一定会让一个平台更加有用。而源代码可扩展性的问题至少是一样多，尤其是在开放的应用程序接口（API）中，其中许多最有用的应用程序可以由其他应用程序替代。因此，现代企业在充分利用大数据时，既需要开源软件，又需要开放式架构。
　　
　　人们如何走到今天这一步，以下为评估开源和大数据工具的首席信息官们提供一个评价蓝图。
　　
　　可扩展性的优点
　　
　　想想人们每天使用的应用和服务有多少是无缝集成的。例如，谷歌地图可以扩展Uber公司提供位置跟踪的功能，而Uber公司延伸到OpenTable公司的服务，以方便送餐。另外，Netflix公司扩展了苹果电视接口，以拓展观众的娱乐选择，等等。开放性对于互联世界中的应用是至关重要的，如今，创造和消费信息的速度闻所未闻。根据社交媒体多摩的调查研究表明，现在，全世界每分钟将会产生如下这么多数据：
　　
　　•Instagram的用户产生170万张照片
　　
　　•Tinder用户刷卡超过59万次
　　
　　•Vine用户播放100万次视频
　　
　　•Facebook用户发布410万个帖子
　　
　　•推特用户发送超过34.7万条微博。
　　
　　将所有这些数据或其他数据转换成有用的信息，为客户提供可操作的情报，对企业来说是一个巨大的任务，现代企业对此不能忽视。因此，大数据平台越来越受欢迎。然而，重要的是要记住，人们现在处于在这项技术的生命周期的早期，而明天的平台可能会与我们今天的平台有着显著的不同。
　　
　　增长主要来自于两个方面：开源开发和灵活的API，包括一个开放的架构。
　　
　　不断变化的市场
　　
　　对于存在于社会媒体的潜在情报，可以通过各种方式获得。当客户愿意向厂家展示他们想要的东西，以及他们将如何去消费它的时候，厂商不需要委托调查就可以倾听人们的需求。社会数据为人们提供了这样一个机会，如果人们能从纷杂的信息中提取有用的情报。这仅仅是其原因之一。研究机构IDC公司表示，从2015年到2018年，大数据技术和服务的整体市场每年将增长26.4%。该公司预计到2018年，大数据的支出费用将达到415亿美元。
　　
　　首席执行官们和他们的团队可能会推动这一主要增长。大数据可以产生更好的理解，推动其业务发展，以及促进客户、供应链、业务运营、竞争环境的发展。2016年1月，经济学人智库（EIU）调查采访了395名这样的高管，发现48％的人认为大数据是一个有用的工具，而23％的人认为这项技术将彻底改变企业的管理方式。但人们不能将数据孤立，或在日益海量数据中使其更加难以提取。这些管理者往往没有意识到的是，它需要一个完全开放的基于开源软件的大数据系统，同时还享有一个开放的架构，这些可以为他们提供令其渴望的价值。
　　
　　为什么数据囤积并不像听起来那么坏
　　
　　如今，存储越来越便宜，电脑变得越来越强大。网络变得越来越快。如果你的大数据平台是封闭的，只接受有用的应用程序，或者以孤立的一种方式，使人们看不到的相互关系和不同数据源之间的相关信息，这一切并不重要。然而，提高数据中心经济学，并使得成本更低，这是一个更复杂的问题。
　　
　　存储行业正朝着经济实惠的固态闪存技术进军，如今每G字节的成本将低至1.50美元或更少。行业厂商开始采用更加大量的闪存存储，由于固态闪存可以扩展到以前闻所未闻的能力。另一方面，新的应用和设备也在产生越来越大的数据量。在这个市场上，近乎无限的存储可能有那么一点担心，让人有点害怕产生太多的数据，尤其是那些基于货币业务的数据模型的很多初创公司。
　　
　　随着物联网的快速推进（IOT），如今的机器可以在微秒内创建上G字节的数据，并且网络传播速度很快，无论是通过有线网络或无线网络。
　　
　　如今，机遇在不断发展，但也面临挑战。那些能够最有效地利用把原始数据转化为智能信息的，而且在规模和速度比对手更快更强的厂商，将是未来的赢家。
　　
　　未来的大数据是开放的
　　
　　能够进一步地将信息转化为产品数据为中心的企业（如Uber、Airbnb和Facebook公司等许多其他厂商）无疑是成功的，因为他们能够很快地从多种数据来源收集和处理信息。开源的发展为人们提供历史上最低成本的处理平台（如Hadoop），同时开放式架构可以确保正确的数据在正确的时间到达正确的地方，这有利用于优化洞察力，并提高能力。
　　
　　人们可以认为一个开放的大数据结构作为一个标准的发动机。对于一个发动机来说，可以采用天然气、汽油或柴油燃料，或电池供电的电力，将燃料的能量变成运动的能量。与此相同，大数据平台为数据提供来源：传统企业数据（ERP，CRM，EDW），机器数据（物联网）和人类的数据（社交数据，音频，视频，文本）。通过大数据分析是将原材料的数据转化为情报，就像一个动力系统将空气、燃料和电能转化成运动一样。
　　
　　最后的思考
　　
　　厂商经过多年的优化基础设施，可以处理适度的信息量，并通过可以负担得起的存储和强大的分析软件相结合的计算，抛弃极端想法或忽略无用的数据。
　　
　　人们需要大数据平台来处理这一切，需要从繁杂的数据中提取有用的信息，人们需要这些开放的和集成的架构。只有通过最广泛范围地摄取信息，以极快的速度处理，并通过提供开放和集成系统，洞察企业渴望新的利润来源，他们所寻求的答案。随着越来越多的首席信息官评估大数据平台，这是一个警示性的故事和行动呼吁。现在，组织对此准备好了吗？
　　
　　编辑：Harris