因此, 只有少数非常大的企业，如大型银行或顶级电信公司才会进行所需的投资并且已从存在了五十多年的预测建模和高级统计技术的功能中受益。
大多数的其他公司尚未能利用业务分析的功能，因为他们无法承担由企业软件供应商如SAS和Teradata供应的专门的硬件、数据库和商业智能(BI)软件/分析应用程序上的投资。
只是这种情况将会改变，多亏了Apache Hadoop (免费支持大数据的分布式应用)，HBase (开源、非关系型/分布式数据库) 和免费可以获得的R编程语言(GNU项目的一部分)这样一些技术。
利用R, HBase和Hadoop，就有可能以极低的成本建造物有所值的，可升级的大数据分析解决方案，它可以与主导商业智能(BI)/分析软件供应商提供的昂贵的专有解决方案的功能相媲美甚至还能超过它们。而且因为R编程语言是免费的开源软件, 用户可以利用别人在具体分析功能上的成果，而不用重写代码来重新发明调节。这就大大降低了开发分析解决方案的成本。
成熟的商业智能(BI)和分析软件供应商不得不在软件即服务(SaaS)的模式下提供他们的解决方案，使它们的客户很划算地实施分析解决方案而不需要大量的前期投资。这对大数据来说是更重要，因为该领域正迅速地发展。而如果任何商业智能(BI)或分析软件供应商无法适应这种改变的技术环境，他们将面临失去他们的市场份额。
来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：https://blog.itpub.net/27666423/viewspace-750504/ ，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。
