继云计算之后，以大数据为代表的新计算模式正在逐渐兴起。数据基础上构建的分析、预测和商业洞察能力正日益成为整个IT业界的焦点。从基础架构平台到与大数据相关的一体机，从大数据软件堆栈到数据分析与预测云，大数据“催化剂”的魔力效应正在显现，其展现的图景和变迁将为整个产业和商业模式带来无尽的想象空间。
　　数据分析“金矿”待掘
　　大数据“金矿”驱动的不仅是IT技术和产品的更新，企业用户也越来越多地参与到其中，将大数据这种计算模式落地到实际应用中。在最近的关于2013年IT产业的预测中，IDC更是将业务分析服务和M2M实施咨询列为两大稳赚不赔的商业领域。IDC分析师Matt　Oostveen指出，业务分析服务正在启动：“在市场中，现在已经存在提供大数据和分析服务的中小型企业社区。”
　　Gartner研究副总裁Mark　Beyer表示：“从现在起到2018年，大数据的要求将逐渐演变成信息管理实务和技术的基本要求。　预计到2020年，大数据功能将成为部分IT产品的标配。”大数据将创造新的细分市场：，将出现以数据分析和处理为主的高级数据服务，以数据分析作为服务产品提交的分析即服务（Analyze　as　a　Service）业务；将多种信息整合管理，创造对大数据统一的访问和分析的组件产品；基于社交网络的社交大数据分析；甚至会出现大数据技能的培训市场，教授数据分析课程等。
　　一种新形式的计算
　　无论是在主流IT厂商还是初创企业中，这样的大数据趋势都在得到验证。在今年的澳大利亚网球公开赛中，IBM引入了最新的“预测云”技术。新技术将增强球迷、选手和教练对澳大利亚网球公开赛的体验。IBM的实时数据分析软件可查看比赛日程、球员受欢迎度、历史数据记录和社交媒体对话数量，并预测访问澳网网站的球迷的数据需求。根据对应用需求的预测，IBM的预测云技术将提前从IBM私有云解决方案中自动分配适当的计算能力。从球场内到场外，全环境的数据分析和预测正在实现。这其中不仅包括了赛场内的相关数据信息，还包括了社交工具上产生的相关数据和其背后的情绪指数。
　　基于数据的预测分析也正以云服务的形式在细分应用领域出现。AgilOne提供的云服务就是一种关于预算的预测分析。它面向的是缺乏技术基础设施的零售商或个人，可帮助他们建立一个可预测的客户行为模型。在零售行业，大量活跃的客户和交易信息让理解客户的购买模式成为一件非常复杂和困难的事情。许多零售商拥有大量有价值的数据，但并没有有效地整合数据资源并建立关于营销及客户关系的模型。AgilOne能帮助企业创建更细粒度的财务模型和业务预测，并且能够每月更新一次。在没有AgilOne之前，零售商不得不建立一种“面向所有顾客”的营销模型，例如向每一位用户都推荐相同的一套折扣信息或相似的促销方案，但是现在企业已经能实现对每一位顾客行为的更深层次的理解。
　　大数据的出现意味着人们可以利用现代工具、模型等快速完成一些工作量巨大的任务，而常规的关系数据库是不可能做到这一点的。就像云计算是分布式计算的新阶段一样，大数据也是另一种形式的计算。当前，风险分析和其他财经服务已经开始越来越多地采用Hadoop和其他数据分析工具，同时从批处理工具向实时工具转移，就像几十年前事务处理从批量向联机转移一样。
　　Forrester高级分析师Rob　Brosnan认为，以机器学习为基础的基于云的大数据解决方案或“应用一体机”在一些场景中是能够快速创建有效的预测模型的。但是相比较而言，顶级的数据科学家的资源更为稀缺。有趣的是，Rob　Brosnan并不认为IBM、SAP、Oracle等大厂会自己进入类似的细分领域。正如企业让SAP和Oracle通过各自的软件接管了它们的业务的运营工作一样，大数据领域也会出现一些应用和服务供应商来解决企业在大数据方面的问题。或许在2～3年之内，大数据行业将迎来新一轮的洗牌和整合。