正如化石燃料引發的創新浪潮推動了第二次工業革命，數據成為了當今時代創新的新燃料。預計到2030年，數據將在新的全球活動中產生13萬億美元的價值1。那麼，誰最有可能在數據經濟中跑在前面呢？真正的贏家，會是那些能夠挖掘、提煉並充分利用海量數據的企業和機構。
讓數據說話
關於數據，多的是你不知道的事：數據其實一直在推動世界經濟的變化，而且它的作用遠早於我們的認知。
早在七十多年以前2，人們就已經開始嘗試對數據增長率進行量化了（這在當時被稱為「信息爆炸」）。
在1967年2，有一些「專家們」建議按最低容量限度來存儲信息。換句話說，僅保留必要信息，同時刪除所有其他信息。
到了二十世紀90年代2，又有一些「專家」稱數據的增長速度和數據量將使網絡不堪重負，所收集到的信息也會超出我們的理解範圍。這有力地預示了AI對數據管理和分析的重要性。
到了1996年2，我們意識到存儲數據比存儲紙張更加經濟高效。而1997年，則出現了很多關於大數據的「種種問題」的討論。
信息爆炸效應
通過以下幾個數字，就能看明白數據挑戰已變得多麼嚴峻：
1999年
世界領導人普遍擔心IT系統會因「千年蟲」導致全球性崩潰。雖然當時科技已經很普及了，但其實我們每人每天僅產生250MB數據3。
2013年
每天產生的數據已達2.5個百億億字節4（IBM報告稱，全世界90%的數據是在過去兩年中產生的）。
2020年
預計全世界每人每秒可產生1.7MB的數據5。
你應該注意到了，上面的表述中我們已經從跟蹤每天產生的數據量改為跟蹤每秒產生的數據量了。目前，數據增長沒有任何減速跡象。IDC預測，到2025年，全球每年產生的數據量將增長至163澤字節(Zb)6，相當於2017年全年數據產生量的10倍。
數據是真金白銀
上文這些數字看起來也許有些抽象。但想想我們每天使用的設備、以及這些設備產生的數據，就會發現這些數字不那麼空洞了。
單單是企業使用機器學習、自動化、機器對機器（M2M）技術，以及嵌入式設備（包括傳感器、RFID 讀寫器、相機、自動駕駛車輛（AV）等），所產生的數據量就占了全球總數據量的60%7。
所有這些產生數據的設備都在為企業創造一款有價可沽的商品——那就是數據本身。麻省理工學院研究發現，行業中使用數據驅動決策的頭部企業（前30%）中，相較於其競爭對手，其生產效率高出5%，盈利能力則高出6%8。
數據機遇的資本正驅動著一種全新的商業模式。這一商業模式有著無法估量的價值。大數據和業務分析解決方案的市場今年有望達到1891億美元9，而IT服務市場將成為其中份額最大的類別，將達到775億美元9。
數據挑戰如何迎刃而解？
數據機遇的實現已經為全球經濟和IT公司的商業模式帶來了根本性的轉變。為幫助生態系統合作夥伴實現這一轉變、並加快自身轉型，英特爾創建了英特爾®合作夥伴聯盟，這是一項專門為應對以數據為中心時代的挑戰而設計的綜合計劃。
英特爾®合作夥伴聯盟將聚焦於在這樣的全新環境下決定企業成功的關鍵領域，即訓練與合作。技術變遷日新月異，緊跟時代步伐才是企業生存之道。我們將通過英特爾®合作夥伴大學，幫助合作夥伴推進專業知識儲備增長。此外，我們意識到合作夥伴還需要與行業內其他機構合作來提供日趨複雜的最終客戶解決方案，因此我們進一步推出了英特爾®解決方案市場，這是一個旨在促進與全球各大生態系統專家進行實時協作的創新平台。
未來機會無限，但風險也無處不在。無法有效利用數據的公司終將落後於人。英特爾合作夥伴聯盟則可以幫助我們的合作夥伴生態利用各種工具進行連接、創新和發展，以加快自身轉型，在以數據為中心的世界中做真正的贏家。
1. McKinsey Global Institute, Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy:
https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy#part1
2. Gil Press, A Very Short History Of Big Data:
https://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/09/a-very-short-history-of-big-data/#404ffec665a1
3. Peter Lyman and Hal R. Varian, How Much Information 2000：
http://groups.ischool.berkeley.edu/archive/how-much-info/
4. IBM, 2.5 quintillion bytes of data created every day. How does CPG & Retail manage it?
https://www.ibm.com/blogs/insights-on-business/consumer-products/2-5-quintillion-bytes-of-data-created-every-day-how-does-cpg-retail-manage-it/
5. DOMO, Everyone on the same page, all the time：
https://www.domo.com/solution/data-never-sleeps-6
6. IDC, Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical：
https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/en_gl/topics/workforce/Seagate-WP-DataAge2025-March-2017.pdf
7. IDC & Seagate, The Digitization of the World: From Edge to Core：
https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf
8. MIT, Strength in Numbers: How DoesData-Driven Decision-making Affect Firm Performance?：
http://ebusiness.mit.edu/research/papers/2011.12_Brynjolfsson_Hitt_Kim_Strength%20in%20Numbers_302.pdf
9. IDC, IDC Forecasts Revenues for Big Data and Business Analytics Solutions Will Reach $189.1 Billion This Year with Double-Digit Annual Growth Through 2022：
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS44998419