随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在本文中，作者预测了2012年及今后大数据的发展方向。
1. 数据分析服务
我们将看到SaaS（Software-as-a-service，软件即服务）供应商开始提供数据分析服务（如1010data），这些供应商将会通过你的非结构化数据，为你提供标准的报告和数据服务。除了可以访问更多的数据以提供模型外，这与Web分析（如Omniture）非常相似。行业之间70%~80%的数据分析模型将会类似，都将提供现成的报告功能。另外20%，将通过web接口允许用户创建模型去分析数据。
2. 数据可视化服务
分析只是数据的一部分，另外比较重要的是，能够以可视化的形式（类似于信息图表）来展示数据的规模和数据点。
3. 众包模式（Crowdsourcing Model）
企业将开始使用众包模式，以帮助分析和发现数据中的模型。
众包是互联网带来的新的生产组织形式，即企业利用互联网将工作分配出去，以发现创意或解决技术问题。通过互联网控制，这些组织可以利用志愿员工大军的创意和能力——这些志愿员工具备完成任务的技能，愿意利用业余时间工作，满足于对其服务收取小额报酬，或者暂时并无报酬，仅仅满足于未来获得更多报酬的前景。尤其对于软件业和服务业，这提供了一种组织劳动力的全新方式。
众包和普通意义上的外包不同点在于，前者的任务和问题是外派给不确定的群体，而后者是外派给确定的个体。
4. RDBMS（关系型数据库管理系统）供应商将东山再起
NoSQL供应商声称大数据存储、快速处理和分析功能是他们产品的优势。但我相信，一些大厂商（如Oracle、IBM、微软等）将会推出能够存储和处理大量数据（包含SQL MapReduce层）的关系型数据库版本，并整合NoSQL在处理大数据上的特性。
5. NoSQL市场将会重组
目前NoSQL解决方案已经被大量用于具体的用户实例上，并能够很好地运行，但这需要企业根据需求做大量的工作。在这种情况下，一些产品将被合并，一些将失去社区支持，一些将被其他供应商收购。
6. 数据分析库
为了帮助开发人员分析数据，常用的模型和设计将会被做成现成的库。这意味着，常用模型的数据分析将会更加容易。
综上所述，未来大数据将会遵循消费化模式，核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。数据分析和数据可视化将会在原始数据基础上作为一套标准的服务，并允许用户创建自己的数据模型。
