大数据俨然成为趋势。厂商如果不再谈大数据，转而谈过去的BI，一定“不好意思跟人打招呼。”大数据正在虚火上升，什么都可以往里装。存储、内存、CPU、ERP、数据库、操作系统等IT各个细分领域的厂商都在谈大数据。按照互联网的说法，这些厂商都在抢占大数据的入口。
如果从解决方案的角度看，大数据与BI还有本质的不同。数据量大、结构复杂，传统的BI软件不能够胜任，需要新兴的技术处理。在这种背景下，加上商业上的考虑，大数据的概念越来越盛。
从IBM的近期的收购就能看出一二。IBM不是单纯提大数据，而是称之为“大数据与分析”，特别强调了分析能力，这与其他厂商有明显区别。
自2000年以来，在IBM收购的近百家公司中大数据及分析领域的收购超过35家。2012年，IBM完成的11笔收购中，有至少5笔涉及大数据及分析领域，包括大型数据访问与分析工具Vivisimo、数据分析与迁移软件Butterfly、云数据分析软件Emptoris 和DemandTec、数字客户体验管理和客户行为分析解决方案供应商Tealeaf等。
在刚刚过去的2013年2月，IBM又宣布收购提供自动服务业务分析软件的制造商Star Analytics分析软件及非结构企业数据分析及管理软件StoredIQ。令人瞩目的收购包括商业智能软件Cognos和统计分析软件SPSS：前者50亿美元的收购资金创造了当年单笔收购金额的最高记录。
从这一系列收购中，可以看出，作为老牌的软件厂商，IBM也是通过收购增加大数据方面的实力，而非简单地包装过去的产品。
大数据与过去的IT技术不可分割，而是建立在过去的技术之上，并有所拓展。或者说，大数据包含BI，又超越BI。
在《证析》一书中，作者郑毅罗列了14项与大数据相关的技能和工作。1.需求分析；2.决策流程分析；3.数据管理；4.量度；5.探索性数据分析与数据可视化；6.提出假设，发现模型、关联与模式；7.检验与评估；8.形成理论与洞察；9.推理与优化；10.干涉与解决方案设计；11.模拟与仿真；12.实验；13.应用与推广；14.监控。
从这14个技能看，大数据分析是其中的一部分，更多的是利用分析为决策服务。在这个过程中，有实验、监控等阶段，从而形成“度量-洞察-干预”的闭环。这三者是建立在对需求的把握，以及对业务流程的把握基础之上的。
我们可以看出，数据在企业决策中占有越来越重要的作用，这也是区别传统决策的不同，也就是大数据的重要性，已经演变成企业的核心资产。同时，也要看到，不仅仅有大数据概念，还有加以验证和实验，这往往是大数据应用中被忽略的部分。而且，利用新的IT技术和解决方案，讲究方法论，这已经谈了许多。企业有必要加以分析，综合判断厂商提供的解决方案，而不是单纯的以大数据说大数据。
在一份白皮书《分析：大数据在现实世界中的应用》提到，在大数据时代，必须以客户为中心，制定前期“大数据战略规划”、制定全面完整的企业“大数据蓝图”、从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”、根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”以及定制可衡量的指标分析“大数据ROI（投资回报率）”。
无论厂商的大数据是什么，只要利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式，助力企业进行业务转型，获取大数据时代竞争机遇和不可估量的商业价值，这才是应用大数据的关键所在。
本报记者 吴玉征
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