全球大数据市场将在未来5年出现高增长。有研究显示，年均复合增长率26%。随着超过40%的美国企业向大数据注资，政府加大投入，美国大数据市场在全球将走在了前列，了解美国的大数据研发体制，对我们的借鉴意义不言而喻。

　　六大机构参与大数据研发

　　2012年3月，美国政府公布了大数据举措，希望通过这些举措，使用大数据解决政府面临的重大问题。这一举措由84个不同的大数据项目组成，用于研发的资金2亿美元(1年)，参与的美国联邦机构有6个。

　　美国科学基金为大数据研发的投入资金为7300万美元，其中3个项目1340万，包括：与加州大学柏克利分校AMPLab实验室合作的，为期5年的“计算探索”项目，研发资金1000万美元。投资200万美元用于研究相关培训，主要是支持面向复杂数据的图像和可视技术的本科培训；为统计家和生物学家研究组提供140万美元的资金，用于结构保护和生物路径的研究。

　　国防部是大数据研发的重要部门，用于大数据的投资每年近2.5亿，其中6000万用于新项目研究。国防部高级研究项目机构(Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA)启动了XDATA项目，年投资2500万美元，将用4年时间完成分析大规模数据的计算技术和软件工具开发。国防部采用新方法使用大数据，将传感、感知和决策支持系统结合在一起，使自主系统真实实现自主操作和决策。帮助飞行员和分析家改善态势感知，为战机运行提供更多支持。国防部还希望对使用各种语言的文本信息的分析能力增加100倍以上。使分析家观察到的目标、活动和事件的数量增加100倍。

　　能源部获得了2500万美元的资金，用于建立可扩展的数据管理、分析和可视化研究院(简称SDAV),这一学院由能源部所属的劳伦斯柏克利国家实验室牵头。SDAV的目标是集合6家国家实验室和7所大家的专家，开发新的工具，支持科学家对能源部超级计算机的管理和实现数据的可视化。

　　美国地理调查局与John.Wesley Powell中心联合宣布了最新的奖励基金，通过为科学家提供分析的场地和时间、计算能力促进系统的研究。这一研究有助于更好地应对气候变化、地震恢复、下一代生态指标的研究。但没有给出具体的资金数。

　　国家科学基金和国立卫生研究所的主要工作是支持核心科学和技术手段研发，包括对大量和差异化的数据进行管理、分析、可视化和提取。加快科学发现。国立卫生研究院侧重于成像、分子、移动、电生物学、化学、行为、流行病学、诊所等相关健康和疾病数据。

　　国立卫生研究院拥有全球最大的人类遗传变异数据集，这一数据集被放在亚马逊网站服务云端，研究人员只需支付计算服务费，就可使用这些数据开展相关研究。

　　研发侧重各不相同

　　一方面，在研发投入上，各个机构有着不同的资金分配；另一方面，参与大数据的联邦机构的研发侧重点各不相同。

　　国家科技基金和国立卫生研究院联合研发的侧重点是核心技术、先进的大数据科学、工程技术。

　　国家科学基金研发的侧重点是开展基础研究，制定综合和长期战略，包括数据获取、基础设施管理、社区使用数据的新方法，以及教育和劳动力开发新方法。

　　能源部的研发侧重点是通过使用先进的计算技术，实现科学发现；国防部的研发侧重点则是数据决策。

　　美国国立卫生研究院的研发侧重点—1000基因组项目云计算的数据使用。而美国地质调查局研发的侧重点—地球系统科学的大数据。

　　此外，美国大数据举措的重点领域有三个：一、开展核心技术研发，开发能对大量数据进行收集、存储、维护、管理、分析和共享的最先进的核心技术；二、利用大数据技术加快科学和工程学领域的探索；三、加快数据技术领域的人才培养和储备。

　　业界广泛参与，相互合作加强

　　在政府层面，除联邦政府大规模开展大数据研发外，州政府也有自己的大数据发展规划，比如：2012年，美国马萨诸塞州就宣布了本州的大数据举措，由州政府和私人企业共同投资，由相关研究机构开展大数据研发。

　　美国工业界也加大了数据管理和分析的投入，比如： Software AG、 Oracle Corporation、IBM, FICO、 Microsoft、SAP、 EMC HP和Dell。2010年，业界在此领域的投入超过1000亿，每年投入增长在10%左右。EMC、HP、IBM、Microsoft等公司，通过收购大数据相关企业，以实现技术融合。此外，很多大学一方面加大相关技术研发，另一方面积极开展相关人才培养，以备未来之用。

　　非盈利机构也利用大数据提供公共服务，例如：“数据无界”通过无偿数据收集、分析，以及可视化，为非营利机构提供帮助。

　　除业界的广泛参与外，这些机构间的广泛合作，也为大数据的研发提供了很好的土壤和空间。例如：为了使美国的制造业更具竞争力，国家科学基金已向辛辛纳提大学的智能维护系统合作研究投资，开发可用于大数据环境的、先进的预测工具和技术。