我們先撇開DT不說，我們先來看一看IT。
從1936年圖靈機的發明，到1945年馮.諾依曼機的出現，這些都是計算機發展的基石，甚至于往后各種大型、小型計算機的誕生，嚴格意義上來說，這都不是IT。真正IT技術的開始應該是萬維網的發明，這標志著信息進入了互聯的時代。
國內互聯網技術的發展比國外稍微的晚了那么幾年，但其發展勢頭遠非其他國家能比。1997年，中國只有60萬網民，而現在已經超過了6億，其增長速度可見一斑。可以說，如今互聯網已經影響到了人們衣食住行的方方面面。
這是一個IT時代，對于這個定論，或許大部分人都不會反對。但是有一天，有人突然對你說：人類正在從IT時代步入到DT時代（數據科技時代），我們一只腳已經踏入了數據科技時代？
為何這么突然？
這并不突然，這一切的一切都是那么有預見性！
DT時代來臨：變革在悄然發生
數據科學家一詞，最早是在2009年被提出來的。當然，它的提出并不是一個轟動性的事件，甚至還有很多人并不贊成突然出現這一科學分支。
然而就在幾個月前，有人在騰訊科技上發表了一篇文章《數據科學家可能成為2015年最熱門職業》，我們暫且不去評論這篇文章的觀點是否正確，但是它已經給出了一個信息：數據，已經引起了人們的“警惕”。
如今，在各大招聘網站，我們可以隨意搜索一下“數據挖掘”，各大公司針對于這個崗位的需求如同雨后春筍般的出現。同樣，通過各個招聘網站平臺等，我們可以發現不斷有新的職位名稱被創新出來，如數據工程師、數據分析工程師、Hadoop工程師等等。
數據挖掘工程師這個崗位或許早就有了，那么大數據挖掘工程師呢？一字之差，蘊含的意義卻相隔千里。或許有人會說，這些都是從程序猿、攻城獅的角度看到的，這并不能代表宇宙大眾的意思。好吧，我們換個思路來思考這個問題。不過咱還是接著說招聘，我曾寫過一篇關于大數據時代招聘模式的文章，分析了一下招聘網站到底“懂不懂”我們（求職者）需要什么。
其實答案是顯而易見的，我們打開了一個招聘網站，呈現在我們面前的是一個個我們想要投遞的職位；我們打開一個電影，側欄顯示的是一個個相關的電影，要么恰巧是同類型的，要么恰巧是同一個演員的電影；我們在網上購物，底欄顯示的恰巧是你需要的東西。好吧，不止如此，我們看文章、搜索問題、網上預約旅行甚至是看新聞，總是會在一些不經意的角落里發現我們剛好需要的信息。好巧。
這并不是巧合，個性化定制已經體現在我們生活中的方方面面。我們暫且不去考慮這個個性到底有多個性，不可否認的是，與傳統的信息展現來對比，它的確是起作用了。
是的，我們猛然發現：人，作為一個在互聯網上主動尋求信息的主體，已經開始變得“被動”起來了。曾幾何時，信息已經開始變得如此“主動”，但是，這一切讓我們感到又是那么自然。究其所因，其背后的數據是“罪魁禍首”。是的，數據把我們“出賣”了。
我突然想到了前一段時間發生的一個事，出于某種原因，我需要一批小企業、小公司的聯系方式。按照我們傳統的做法，肯定是找相關領域的人，依賴其關系脈絡，拿到這一批聯系方式。但是我突然發現，我們在相關領域并沒有熟識的朋友，或者說即使有，也不可能拿到足夠的聯系信息。
我以智聯招聘為源頭，使用爬蟲、網頁信息提取、數據分析挖掘等相關技術拿到了一批數據——近3000多個企業郵箱。風過留痕，雁過留聲，如今是一個互聯網“橫行”的時代，只要是個行為實體，總是會在互聯網上留下足跡的。
這次的事讓我再一次感嘆互聯網信息量的浩瀚、偉大。信息技術“滄海桑田”般的快速變遷，十幾年積累的底蘊，互聯網上蘊含信息就如同一座巨大的金山。“卑微”如斯的人都能從中“竊取”一份小小的財富，那么浩瀚地球中的其他萬千大眾呢？數據竟然已經變得如此有用，數據的影響力竟然強大如斯！這一切的變化是那么的順其自然，是那么的悄無聲息。
或許，真如馬云所言：人類正從IT時代走向DT時代！
DT時代的骨骼：大數據處理平臺的衍變
在數據處理需求急劇上升的今天，是什么在支撐著數據的變現？是的，正是數據處理平臺，或者換種說法：一套完整的數據處理流程。
從數據的采集、清洗、流式實時計算、數據落地。在大多數時候，這一套完整的流程過后（或許會沒有流式實時計算），這才真正進入數據的價值挖掘階段，包括了數據的離線計算，通過一系列的建模挖掘其隱含的商業價值。
當然，在大數據遍地的今天，數據的收集也好、處理也好、挖掘也好，我們想必也要加一個“大”字了。那么，在DT時代來臨的今天，能夠支撐這一流程得以流通的正是數據平臺，或者說是大數據處理平臺，它將是支撐DT時代來臨的骨骼！
當然，大數據處理平臺也不是一開始存在的，它是在經歷過一系列的衍變之后，才形成今天我們看到的，或這或那的數據平臺形式。
就在不久前，我曾在storm-分布式-IT技術群中發起了一次近千人的話題討論（當然，實際參與討論的人遠沒有這么多，很大一部分人還是喜歡靜靜的圍觀的），其核心就是當前互聯網公司中大數據平臺發展的現狀。
當時的討論過程很劇烈，匯聚了各個企業公司的大牛小牛、程序猿、設計獅、產品狗，總之各種“動物”都有，眾說紛紜，各有各的觀點看法，但總體來說就目前幾種大數據平臺的形態，大家還是有比較一致的看法的。
1、大數據處理平臺的終極形態：深度挖掘
數據已經完美流通，包括了完整的大規模數據采集系統、數據預處理清洗系統、數據流式實時計算系統、大規模數據存儲系統、大規模離線計算系統；擁有全面的數據監控調度系統，能夠方便地低成本地進行數據流程監控、調度，實時掌握數據的動態變化；擁有完善符合自身業務需求的機器學習算法庫，數據挖掘層面，已經進入了數據深層挖掘階段。
其中以BAT為代表。在國內，BAT一向是技術的引領者，因此他們在數據價值挖掘這一方面，也確實做到了領先地步。
2、其次是大數據平臺完善，處于數據淺層挖掘狀態
同樣，這種形態的企業公司，數據平臺的數據已經完全打通，他們已經在開始嘗試挖掘數據的潛在價值，意圖達成數據的變現。
當然，或許是由于技術積累的問題，或許是人力物力的原因，他們并沒有能力做深一層的探索、挖掘，但是他們卻一直在努力。他們缺少是一套完善的，適合自己的，又能夠方便使用的數據挖掘庫。
處于這種形態的公司也不少，諸如CSDN、去哪兒、藝龍等等，他們在個性化的道路上孜孜不倦地探索著。
3、數據流通，處于數據統計分析階段
這種形態的數據中心，大規模數據處理平臺已經基本搭建，數據已經能夠流通，處于大規模數據的統計分析階段。
這種類型的公司，他們更多傾向于對數據倉庫的建立，對大批量數據進行存儲、統計并且分析數據的走勢以及變化。所以，就Hadoop生態來說，他們可能更傾向于使用Hive之類的技術或者工具。
處于這種形態的公司是占大多數的，典型如剛組建大數據部門的短短一年時間的360，當然還有很多很多類似的公司，數不勝數。他們希望摸清楚自己到底掌握了什么樣的數據，這些數據到底是怎么變化的，通過對這些數據的了解以及掌控，他們才能更好做出更合理的商業決策。
在不久的將來，在他們已經充分掌握了數據的規律，他們也必然會向數據潛在價值挖掘方向努力。
4、數據整合，平臺搭建階段
這種形態下，數據尚未流通，整個體系尚未搭建起來。
或者說，很多企業公司，在以往的情況下，各個部門產品，其數據都是分開維護的。需要維護多份數據，成本高；數據的利用率低，數據不連通。
他們意圖將數據進行整合，有一套完整的收集、清洗以及落地的流程，因此，他們尤其缺少懂得數據收集、數據清晰以及數據大規模落地的人才。或者，換個更通俗的說法，他們缺少懂得Hadoop生態平臺的人。
這種公司也不少，諸如金山的西山居，智能手機界的黑馬小米等。
5、數據量不夠，但然仍意圖搭建一個大數據處理平臺
這一部分公司大部分都是小公司，在數據量層面上，他們并沒有很急切的需求，去搭建起一套完善的數據處理平臺。
或許是受大數據潮流影響，但是，從長遠的角度來看，隨著數據量的增長，這也必然是一個趨勢。所以，他們往往也會花費少量的人力物力，在這一方面上進行技術預研，或者搭建起一個簡單的小規模數據處理平臺。
其實，簡單來看，這是大數據處理平臺的五種不同形態，但這又何嘗不是大數據處理平臺的一個衍變過程呢？！在DT時代來臨的今天，你是否清楚自己處于一個什么的位置，將來又會向何處發展變遷？
只有將骨骼搭建起來了，我們才能、才有資格去談論如何挖掘數據的潛在價值。我們不止需要骨骼來支撐DT這一體系，更需要源源不斷的血液來激發它的活力。
DT時代的血液：數據從何而來
如果說大數據處理平臺是支撐DT的骨骼，那么數據就是DT的血液，如何造血就是大家需要關注的問題了。
1、企業的業務數據
數據最直接來源就是各個企業公司自己產生的業務數據，或許是某些公司擁有很強的預見性，多年前就已經開始收集自己的數據，也或許是他的無意之舉，但不管怎么樣，他把自己的歷史數據給保留了下來。當然，有部分公司，本身產生數據的速度就足夠快，數據量也足夠多，他們就不必擔心這個問題了。
2、互聯網的隱藏數據
前不久，有一個朋友在群里問了一個比較復雜問題，是關于數據抓取解析方面的。可能是他問的問題太深奧，也可能是恰巧群里大牛都不在，總之就是沒有人解決。
有人就問了：“哥們，你研究這個這么深干嘛？”
他回答了一句：“抓取數據啊，難道你們研究處理的數據不是從網上抓取的嗎？”
這句話讓我猛然驚醒：有人已經開始向互聯網這座公共金山動手了。十幾年的底蘊，隱藏了多少數據財富？在DT時代來臨的今天，必定會越來越多的人去挖掘它的價值，只不過這需要一定的技術、一定手段而已。
3、移動互聯網數據的暴漲
相對于互聯網，移動互聯網的發展歷史并不長，但他的發展可謂是日新月異。如今，隨著智能手機的普及，3G、4G網絡的推廣，移動互聯網產生的數據正在處于爆炸似得增長，這是一座新的數據金山，需要我們去開采它。
4、傳統以及線下數據的接入整合
隨著總理的一句“互聯網+”，傳統行業開始紛紛與互聯網結合，這帶來的最直接影響是：線下數據的接入與整合。
或許有人會說：傳統行業能有多少數據。可千萬不能小看傳統行業的數據，畢竟他們有著近乎數十年，遠超于互聯網的歷史，其累計的數據量亦不可小看。
隨著“互聯網+”的進一步發展，線下接入的數據也將是DT時代的血液之一。
5、網連萬物：萬物都可以產生數據
說到物聯網，其實很多年前就有人說它一定會火起來，但是之前卻一直沒有火起來。究其因，不在乎兩個：一是移動網絡成本過高；二是終端感應技術尚未發展到這個階段。
但如今不一樣了，隨著3G、4G網絡的普及，移動網絡成本大幅度下降；智能終端感應技術的快速發展也讓物聯網這一技術方向不再是概念。我們可以看到，眾多互聯網公司已經開始紛紛布局智能領域了，包括智能家居、智能交通、智慧城市、智能辦公等等。
在DT時代，感應終端也將是一個巨大的數據產生源，一個DT時代造血的源頭。
在DT時代即將來臨的今天，不止是數據處理以及數據獲取這兩個方面值得我們反思，還有其他的方方面面需要我們去思考。通過不斷的反思，不斷的改進，我們做好最充分的準備，迎接DT時代的到來！
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本文標題：DT時代變革的反思：為何這么突然？
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