在她看来，如今所谓大的数据公司主要有两种类型，一种是大数据技术型公司，很多初创公司就是走这条路线，比拼创新速度，而不直接关系到商业问题。
隔着16个小时的时差，我和远在旧金山的咨询师常悦在电话里相识，聊起了大数据。
常悦曾经就职于IBM和大数据初创公司Datameer，如今以咨询顾问的身份，同时为三家公司做构建大数据生态系统和市场推广的工作。
“在硅谷，大数据发展得特别快，整个生态环境中的公司非常多，但每个公司都只能解决问题的一小部分，必须聚合在一切构成伙伴关系才能做得更好，真正解决商业上的问题。”
常悦认为，大数据市场总体竞争十分激烈，每个细分领域都有多家公司，这导致整个大数据生态系统过于“碎片化”，加上大量开源技术无法提供长期稳定的支持保障，使得企业难以作出最终选择，所以很多还处于徘徊观望和阶段。
2013年不少硅谷的初创公司获得风投公司的注资，但是究竟能有多长的“保鲜期”？“如果做得不好或者整个市场的发展进程太长，可能其中很多炙手可热的初创公司就会在今年或明年慢慢烧完钱被淘汰掉。”
活跃在硅谷的常悦对大数据领域的新旧更替颇有感受，“很多公司来得很快，消失得也悄无声息，甚至没有得到人们的注意。”
在她看来，如今所谓大的数据公司主要有两种类型，一种是大数据技术型公司，很多初创公司就是走这条路线，比拼创新速度，而不直接关系到商业问题。
当大数据基本技术炒作到一定程度，必须具备非常实用的能力才能较为长久地存活下来，这时候技术型公司并不一定具备这样的能力，反倒是一些传统公司，因为他们对自己以及自己所处的行业非常了解，深知问题根源在哪，从而演变成第二种被她称为“偶然性”的数据公司。
举例来说，美国Dollar General品牌在全球有9500个便利店，每个分店的业绩差异很大，虽然他们的数据库已经收集了数百亿条记录，但没有进行分析和关联。在使用1010data的分析工具之后，不仅得到关于内部有价值的信息和报告结果，也得到了关于供货商的一些有趣信息。
例如，供应商可以了解到哪些产品在什么时候、在哪些地区更畅销，便于更合理地安排产品和分销计划；了解用户在购买他们产品的同时还会购买其他供应商的哪些产品，这样供应商彼此之间可以组织联合促销提高产品销量。
现在，Dollar General会将这部分分析数据出售给供应商，原先的一元钱商品店摇身一变成为数据公司。事实上，我们熟知的沃尔玛和通用电气公司，都是在自身业务发展过程中，由于数据分析需求越来越强烈，逐渐演变为大数据公司的典范。
这些传统公司“一不小心”变成数据公司，配备专门的数据科学团队，对数据分析得出的信息进行商业化，提供给自己的商业合作伙伴。“这些传统的企业不得不转型，否则就会慢慢衰落最终被淘汰。”
常悦提醒说，尽管有越来越多的行业和公司开始利用大数据和数据分析，但和云计算等新兴技术一样，大数据从拥有少数早期采用者到被大多数人接受，这之间有一条很难逾越的鸿沟，到现在为止大数据还未完全走过这段距离被广泛采用。
在她看来，阻碍大数据普遍应用的关键并不是技术，而在于战略和数据所有者，就好像涨潮的时候看不到下面的东西，当潮水逐渐褪去的时候才逐渐显现。大数据现在炒作得很火，等热度降下来以后，那些真正的问题就来了。
那么大数据公司以什么方式打开市场突破口？常悦总结了目前她看到的两条主要途径，一种是自上而下（Top-down），多以咨询服务公司为主，他们直接面对客户，而客户并不太在意使用什么技术，更关心的是能否解决他们的难题。
另一种是自下而上（Bottom-up），以IBM、EMC和Oracle等大公司为主，利用现有庞大的客户群推广新技术，结合已经部署的技术和环境，帮助企业解决底层技术问题，和上述咨询服务公司有不同的出发点。“这两个阵营结合，可以把大数据在市场上推广得更快更全面。”
“大数据的落地并不是线性积累，而是在较少应用的状态下突然出现一个转折点。现在这个转折点还没有到，但是已经很接近了。”她这样说道。
从行业角度来看，行动较早并且迅速的是金融行业，因为他们拥有大量高价值的数据，愿意投入时间和金钱做大数据。此外，新媒体（例如网上游戏和电子商务）、电信业以及高科技制造业也都走在大数据的前沿。
在一个小时交谈即将结束的时候，常悦说，不仅她自己在硅谷从事大数据相关工作很长时间，她的丈夫也是某在线搜索公司的数据科学团队成员之一。她对大数据抱有很高的热情，虽然看到了很多公司的起起落落，但她相信未来大数据会释放出它巨大的潜力。
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