本节书摘来自异步社区《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》一书中的第1章，第1.5节，作者【美】EMC Education Services（EMC教育服务团队），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.5　总结

大数据的数据来源五花八门，包括社交媒体、传感器、物联网、视频监控等，许多数据源甚至在数年前都还未受关注。随着企业努力跟上不断变化的市场需求，一些公司正在努力寻求以创新的方式应用大数据，以满足不断增长的业务需求和解决日益复杂的问题。随着企业不断的发展以及看到大数据中蕴含的机会，他们试图从传统的商业智能分析（比如，产生数据报表和仪表盘），转变到以数据科学为驱动的新的分析模式，来解答更多开放且复杂的问题。

然而，企业需要使用新的数据架构才能挖掘大数据中蕴含的商机，这些新的数据架构包括分析沙盘（Analytic sandboxes）、新的工作方式，以及具备新技能的员工。这些驱动因素促使机构开始建立分析沙盘（Analytic sandboxes）和数据科学团队。虽然有些公司中已经拥有数据科学家，但是大多数公司缺乏这样的人才，因为数据科学家的人才缺口正变得越变越大，寻找并雇佣合适的数据科学家也变得越来越困难。尽管如此，在网络零售、医疗保健、基因科学、新IT基础设施以及社交媒体等领域的组织机构，已经开始以创新的方式利用大数据。