大數據咨詢公司Think Big的CEO兼創始人Ron Bodkin說過：“大數據雖然發展緩慢但卻堅決地在改變著企業做業務的方式。在每個行業都有不同的使用案例，大數據釋放出一種利用數據工作的能力，這種能力長期受到了壓制。現在終于有了大量被壓抑的需求被釋放了出來。”

下面就是正在塑造大數據和企業未來的十大趨勢。

1、機器數據和物聯網將占據中心舞臺

雖說情緒分析和點擊流數據分析仍將是大數據領域中的重要事情，但是及其數據的重要性將會越來越大。從RFID標簽和工業儀器，到噴氣發動機和消費電器，整個世界正在生產著越來越龐大的數據量。

企業開始使用這些數據來改進產品、提高效率、尋找缺陷，同時增強安全性。

2、各類組合應用利用大數據創造價值

公共的和私人領域數據的新聚合，正在為我們提供一個新的機遇，那就是聚合多個大數據集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大數據集所獲得的洞察力。“大數據的最大價值就在于把多個大數據集集合在一起，”Bodkin說。例如種子與農作物保護提供商Land O’Lakes’WinField就綜合利用了多個大數據集，包括天氣數據、土壤濕度數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據，幫助其種植者收獲最高的產量。

3、內置于開源大數據工具中的創新力大爆發

借助一個開源核心。企業正在開發一系列的大數據平臺技術、工具和組件。“大數據的開源核心持續成為一個行動的源頭，”Bodkin稱。“大數據基本上是由開源模式推動的，由此而引發的組織的創新也在推動著企業向前發展。”

有很多廠商在提供各種工具，簡化大數據解決方實施的難度，這些廠商包括通用電氣，提供幫助制造商治理其數據的工具;包括微軟，正與Hadoop發行商Hortonworks密切合作，幫助企業用戶通過Excel分析大數據集。

4、采用前瞻性方法確認大數據在哪里發揮作用

很多初期的大數據項目基本都是專案團隊項目，意在證明大數據的價值，但這一狀況正在發生變化。“我們看到了成功案例的病毒式傳播，”Bodkin說。“但我們認為會有一種更好的方法，不必只依賴專案團隊的創新。這就是要采用一種更具前瞻性的方法去確認大數據實際可能在哪里發揮作用。我們認為重要的是要有一個經過驗證的測試案例，當然，管理者的支持能讓你更快地獲得結果。”

5、實際生產用大數據項目越來越多

在過去幾年中，大數據行業的多數項目都是試驗性項目，但是這段時間以來，實際生產項目越來越多，Bodkin說。他說，這些項目大多都是實現數據的可擴展性和成本控制，就像在造一個數據湖，但是初期就已起步的一些創新者們現在開始把注意力轉向了利用新的分析功能實現企業轉型。“他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據并回答各種問題上的時間則越來越多，”Bodkin說。

6、大企業開始加速采用大數據

大型企業開始采用大數據，是2012年的一大趨勢。在Tata咨詢服務(TCS)該年所做的一次全球大企業研究報告中，1217家大企業中有53%開始采用大數據創新。而且對自己的創新有很大的信心，約43%的大企業預計大數據的投資回報率會超過25%。

7、大多數企業的大數據支出很少，少數企業支出很大

大多數企業不會在其大數據創新方面投入很多，但有些企業則會重金投入。Tata咨詢服務調查發現，采用大數據創新的大企業在投入上為中值，平均為1000萬美元。25%的大企業2012年在這方面的投入普遍低于250萬美元。

但是在另一頭，TCS所調查的大企業中有15%在大數據支出方面，2012年超過了1億美元;7%的企業支出超過5億美元。TCS還發現，電信、旅游、高科技和銀行業的企業支出最多，而生命科學、零售和能源領域的企業支出最少。

8、大數據投資面向創收和持續收入

根據Tata咨詢服務的調查，在企業采用大數據創新時，能夠創收并維持收入的業務功能獲得了最多的投資，這一點毫不奇怪。實際上，55%的支出投在了四大業務功能上：銷售(15.2%)、市場營銷(15%)、客戶服務(13.3%)和研發/新品開發(11.3%)。不能直接創收的業務功能則獲得的投資較少：IT(11.1%)、財務(7.7%)和人力資源(5%)。

9、大數據的最高回報率來自后勤和財務

雖然像銷售和市場營銷等可創收的功能獲得了最大一塊投資(兩者加起來達到了大數據預算的30.2%)，但TCS發現，后勤和財務(僅占大數據投資的14.4%)等功能預期能獲得更高的投資回報率。

事實上，TCS在8項可能受益于大數據創新的業務功能中，要求企業對其中的75項活動進行重要性排名，結果受調查的全球大企業中有很多企業把諸多后勤活動與銷售活動一起列在了前25位之中。

10、最大的挑戰來自企業文化和技術

盡管不少企業仍然在應對大數據的技術挑戰，但是也有企業告訴TCS說，在大數據創新上要想成功，最大的障礙是讓各BU能夠跳出部門藩籬與其他部門共享信息。當然，在處理數據時，容量、速度和類型眾多方面的技術挑戰排名也很靠前，占據首位的是數據分析。同時，企業還要努力搞清楚哪些數據可用于做出更好的決策。