如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？
事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信，而报纸也被广播和电视所侵蚀。
可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。
我们回过头来看这两次工业革命，生产蒸汽机的企业只有少量几家，而发电的企业在美国也只有通用电气和西屋电气。并不是每家企业都要从事这些基础设施的研发和生产，更多的是对新技术加以应用，发挥新技术带来的价值。
在 IT 领域，软件刚出来时，可以说是计算和存储完全混杂在一起。有人尝试将计算硬件进行分离，歪打正着成就了 Intel。有人尝试将存储系统分离，因而有了 Oracle。
Intel 和 Oracle 固然伟大，但它们的价值更多的还在于有广大的企业采用了这些新的技术，在具体的行业中，产生了更大的价值。
同样，云计算这种理念固然是好，但如果每家企业都建立自己的云计算中心，从资金和人力投入上，一定是不划算的，更严重的问题是做不到最优。相反，有了 AWS 和阿里云这样的云计算提供商，让中小企业更便捷的进行创新应用。
回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。
早在 2008 年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。一拨要从零开始打造自己的大数据底层技术，把 MapReduce、GFS、BigTable 这些组件都要实现一遍，结果花了两三年时间，也没能稳定运行。
而另外一拨势力，直接采纳开源的 Hadoop 生态，很快在公司内应用起来。而我当时做的日志统计平台，也是采用了 Hadoop。但百度的数据规模毕竟太大了，所需的集群规模，开源版本根本撑不住，于是不得不改写 Hadoop，这样就和开源的版本渐行渐远，等到后来再也合不到一起了。
曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现和底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。虽然许多内部的人觉得我们怎么总重复造轮子，但我明白还是需求使然，你面临的需求相对领先，但也没有领先到像 Google 那样提早 5 年。
但对于小公司来说，则完全没必要从零开始做，还是要尽量用开源的产品。
整个 Hadoop 生态，要比我 2008 年刚用的时候，要成熟很多。那个时候我们去拿开源的版本，编译部署，一个新手可能两周都不一定能正常的运转起来。而现在下载一个 Cloudera 发行版，两个小时就可以正常跑任务了。
与此同时，又面临了新的问题，因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节，而开源领域只是一些组件，于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台，这就像 Oracle 之前，各家都在打造自己的存储系统。这显然不是一件性价比高的事情。
有市场需求，就会有满足相应需求的公司诞生，于是就诞生了一堆提供大数据服务的公司。
由于这一新领域还处于早期，这些创业公司所能提供的服务并不会特别的完善，要么是以项目制的方式运转，要么是提供专门应用场景的服务。
这样，对于一些企业来说，这些创业公司提供的服务，似乎自己也能实现，那何不干脆自己做？
这创业一年多以来，我看到了太多的公司在打造自己的数据平台，但做的还不够完善。不管是技术实力还是人力投入上，都有点力不从心。如果选用了这些第三方数据服务，那岂不饭碗被抢了？
可我要说的是，饭碗早晚都会被抢，只是时间早晚的问题。这里只需要问一个问题：我所做的数据平台，是不是其他公司也是类似的需求？如果是的话，那肯定也有其他公司做着类似的事情，做的东西会大同小异。
那么，就会出现专门的公司，来解决这种通用的需求。因为这些公司专注于解决这一块问题，所以会更加专业，并且舍得投入。而对于需求公司来说，除非自己转型去专门做大数据平台，不然在投入上，肯定不是一件性价比很高的事情。与其如此，不如及早侧重于自己的核心业务，关注应用需求本身。
那对于企业来说，在大数据时代，应该怎么做呢？我的建议是三点：