印度有一则古老的寓言，是关于盲人摸象的故事。一个人摸到象腿，认为大象高大壮实；还有一人摸到象尾，认为大象瘦长结实；而另一个摸到象牙的盲人则认为大象润泽光滑。每个人都作出了各自经验范围内正确的判断，但都犯了以偏概全的错误。
在我看来，IT世界也存在一头大象，它代表着未来即将经历的重大变革。现在的“云计算”、“大数据”及“面向服务架构”等热词不过是盲人对IT这头大象的描述——模糊、有一定道理、比较片面，但都试图描述至今无人真正理解的IT世界的某一方面。
虽然IT世界复杂难懂，但它目前主要受到以下三股势力或潜流的影响。
一切都将是分散的
毫无疑问，完全集中化的IT——包括数据中心的所有应用方案、数据、服务器及存储信息——无论从架构还是操作的角度而言，都是多数企业理想的解决方案。那么，企业为何还要分散管理其应用方案和数据呢？
过去，IT的分散化管理或是出于偶然（各部门希望通过并购实现数据中心或企业的发展），或是为解决网络拥塞或网络时延而作出的决策（方便用户获得应用方案和数据），或是出于合规性要求的考虑（某些数据与应用方案必须存储在一些特定国家）。
如今，在诸多因素的共同作用下，IT的分散化管理已成为新的常态。
从经济角度考虑，软硬件服务促使企业将应用方案和数据分配给不同的服务商。企业希望通过整合自身系统及供应商、合作伙伴的系统，实现对企业间流程的管理，这造成了数据与流程的分散化管理。统一的整合标准使企业能从第三方获得信誉认证等一般服务，从而节约了系统创建的成本和时间。
应用方案分散在不同的平台和地点，企业数据也可实现分散化管理。对网络和新兴的“数据即服务”供应商所提供的外部数据的整合与利用，同样要求实现数据的分散化管理。此外，某些行业（如电力公用事业）的传感器生成了大量数据，集中在一个地方处理所有数据根本不可行。
通过多个地点和服务商分散管理应用方案和数据，在技术上存在困难，但同时也具有许多商业意义。
为您管理企业数据的第三方或将其部分软件和服务外包给其他第三方供应商，这是您无法控制的。为提高绩效、支持数据备份和恢复，第三方服务商可能在其专属的复杂系统架构中拷贝多份企业数据资料，因此您很难监控、审计或删除贵企业的信息。
当您的企业系统与第三方之间的互操作性进一步增强时，还存在信任与认证的问题——您如何知道与您交换数据应用方案的是你信任的供应商而非别的什么人？
分割一切
分散化管理需要分割处理数据，而数据分割又促进分散管理。在进行应用方案与数据的分散管理时——即在不同地方由多个供应商通过不同的平台进行管理——这些应用方案与数据就失去了整体性。
而应用方案必须是模块化的，具备与其他应用方案的互操作性。可喜的是，目前业内制定了互操作性的模块设计和标准并已相对成熟，获得业内人士的广泛认可。其实，这是最近这场声势浩大的IT宣传的目的，许多人认为面向服务的架构不过是一场华而不实的炒作而已。然而事实却介于两者之间。
正如盲人摸象一样，许多IT专家对数据的分割管理存在片面认识。他们认为分割式的应用方案是可互为操作的模块式服务。就此而言，面向服务的架构是极为成功的。在线企业完全采用了SOA（面向服务的体系结构）原则；现在新开发的商业应用方案多以服务型为主。
但是，由于SOA的支持者只强调应用方案，忽视数据管理，导致SOA原则只能部分地解决分割化管理的问题。数据的分割或分离不是小问题而是目前“大数据”这一热点的核心问题。
尽管信息技术在过去25年中经历了迅猛发展，但关系数据库这一主要数据存储范式基本保持不变。关系数据库已为我们服务多年，提供各种应用方案。但是，在进行分散化管理时关系数据库的作用不大，或从技术上而言它不具备分区容错性。
结果出现了许多非关系型的数据管理新范式。NoSQL（即“不仅是SQL”，是指利用关系数据库系统获得数据）数据库试图解决以下大量问题：实现对分散数据、实时数据、多媒体数据、元数据等数据的管理。
就此而言，大数据并不局限于数据量大——这是事实，但具有偶然性——而更多在于新型数据的管理，以及数据管理新范式的处理。其中NoSQL或大数据处理法旨在处理一个或多个数据库中的海量数据，而且多为实时处理。
分析一切
这里的关键词是“一切”。元数据——即关于数据的数据如关于数据创建的时间、地点以及数据的使用者等信息——正以比基本数据高得多的速度发展（快2～20倍）。
元数据分析是查找安全威胁的基本手段。一些网站对用户互动数据进行分析，为个人用户自动提供个性化的网站服务。零售商开始通过分析客流视频资料，估计顾客转化率。多数营销部门逐渐习惯利用社交网络分析了解客户信心。
另一个原因也推动了客户分析的广泛运用，那就是实名制管理系统Facebook的出现。用户现在可使用Facebook账号登录200多万个网站，每月约有250多万Facebook用户通过Facebook账号登录第三方网站。
这为何意义重大？因为当访问一个网站时您不再是匿名用户。该网站可通过Facebook账号获得关于您的更多信息——兴趣爱好、交际对话、朋友圈或是您选择公开的任何信息。
数据分析绝不仅仅局限于用户和网站。制造业就利用来自传感器的信息提高工厂操作效率。电子标签信息可用于追踪供应链中的商品。在电力公用事业领域，由智能电表生成的实时信息可用于平衡电力供求、改进配电网络、实现电网智能化。 
