无论如何，世界已阻挡不了大数据进军传统行业的步伐。现在，国内某证券公司声称，由于把大数据引入证券分析中，强化了数据分析的思想，使其公司预测准确率已远远超越同行。
大数据分析早已深入到影视剧的创作环节。美国视频网站 Netflix运用大数据分析投拍的电视剧《纸牌屋》大获成功，该创作源于用户喜好所做的精准分析，是大数据营销服务案例的典范。
无独有偶，谷歌研发了一个准确率高达94%的电影票房预测模型。据其统计，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性。
票房预测模型似乎成为大数据分析技术在电影产业的新驱动力。随之，国内某视频网站声称其将依托大数据分析来拍电影。通过更广泛且具象化地留存、分析用户行为数据，影视营销模式变革在即。
事实上，早在2011年，曼城队助理教练大卫·普拉特决定利用数据分析来解决球队在表现方面遇到的棘手难题—角球得分不尽如人意。
在征求了数据分析师的意见后，增加了对内旋角球的使用，战术转变产生了惊人的效果。在整个赛季中，其成为英超角球得分效率最高的球队。
数据应用的新蓝海
的确，世界已阻挡不了大数据进军传统行业的步伐。现在，国内某证券公司声称，由于把大数据引入证券分析中，强化了数据分析的思想，使其公司预测准确率已远远超越同行。
在大数据所演绎越来越多的神话之下，中国的数据分析服务市场，给国内处于转型与创新迷茫期的IT厂商，带来了一个极具想像力的魔幻空间。
在云计算、物联网、智慧城市等热点市场推动下，中国整个行业市场的大数据需求急速演变。有政府行业对海量信息高速处理需求，科研部门对高性能分析平台的倚重等；国内金融行业，经历了数据大集中之后，金融IT向数据分析方向发展；
在电信行业，运营商将巨额投资引入其数据智能化转型项目，针对精准营销而生。旨在通过对用户行为分析、客户满意度调查、生产能力、新产品研发等，进行数据整理、挖掘及数据二次加工。
智能化的数据应用对技术创新推动无止境…一系列由技术导向社会服务的新课题，驱使大数据行业解决方案及服务商乘势而来。
这几年，在大数据旗帜之下，国内方案及服务商推动数据分析，导入不同行业不同应用中。为开创一个全新的产业链，他们纷纷启动了各自独特的大数据之旅。
他们聚焦于用户，切入细分行业应用，为用户挖掘数据价值，从而积极开拓属于自己的新的蓝海。
大数据工具的能力与积累
针对火热的大数据，有这样一句名言：宏观看大数据，包括采集、存储、分析等三个维度。而大数据的真正价值就在于分析。
随着近10多年BI建设的推进，加上业界针对大数据的宣传，所有行业客户已意识到数据是企业的关键资产之一。
基于此，用户有意识的转型对方案商提出了更高要求。这也是近几年方案商转战新兴业务的主因。
在很多数据服务方案商看来，经过多年的数字化普及教育，用户已不大关心底层的IT设备架构问题，首先关心的是，服务商能否帮助自己增值，满足业务需求，实现业务价值。
这也就使得市场对所有资IT方案商提出了更高要求。需要他们从项目实际应用角度去考虑数字化建设。
着眼于数据分析，项目实施不能单单从成本考虑。而是要从数据应用的多角度、多管道以及多服务形态出发，全面打造数据综合方案。
大数据充分体现的是方案商的综合能力，即既懂技术又熟悉业务，尤其是熟悉数据分析相关的理念及工具。在资源上需要加大自主研发人才的储备和积累。
显然，机会与挑战并存。从大数据角度，方案及服务商如何将数据技术整合，高效地实现统一管理、数据挖掘及分析，使传统数据产生价值？在技术及业务理念，他们都要进行针对性的创新。
通常的做法是，他们从满足客户的需求角度来考虑打造技术及方案，在实际操作中，根据客户和自身的特点及技术要求做综合考量。
而在主要大数据技术平台分析开发落地上，许多IT方案商认为，传统的关系型数据库并不能够很好地解决海量数据带来的问题，单机的统计和可视化工具也变得力不从心。新的数据管理系统如并行数据库、网格数据库、分布式数据库、云平台、可扩展数据库的采用，解决海量数据分析难题
现在一些新技术更适合与实际落地。HADOPP技术小型机集群开发，可以有效利用现有软硬件资源通用/关系型数据库搭配技术；大数据处理分析平台，进行大数据分析过滤，提纯；因为企业现行数据库仓库，运行时间很久，很难完全重新设计规划，而且相对分析模型趋近于成熟，弊端是数据源少新开发数据分析模型。
所以，大数据平台做为辅助源，可由通用性教据库模型作分析。（下期大数据之IT方案商乘势而来，我们聊一聊金融行业大数据方案的实践）。
