大數據技術的主要任務是從內部和外部數據源中找出所需的數據，并對這些數據進行高效快捷的評估，最終提供決策支撐從技術角度來看，大數據包括像Hadoop、高擴展度數據庫、最佳可視化工具以及高性能搜索引擎這樣的新技術和已經成熟的技術，如事件驅動處理技術、商業智能技術和數據挖掘技術，這些技術主要用來處理海量的數據。

    討論熱點
　　
    過去幾年，大數據討論中比較熱的話題是技術問題和數據組織問題。經過幾年的發展，人們對這些問題的理解有了深入發展，又開啟了新的討論話題。現在，專業人士討論的焦點問題是工作量優化，未來關于工作量和新的商業模式的討論還會更多。2011年和2012年大數據的項目比較少，主要以測試安裝為主。IDC預測，今年和明年這一領域會出現大幅增長。對于企業來說，大數據技術既是挑戰，也是機遇。

   期望和前提
　　
    數據評估和報告在大多數企業中早已不是新鮮事物，只是如今舊的數據評估和報告工具已經無法滿足新的需求：現在的專業人士要求盡量實現數據實時分析，目前的基礎設施、數據結構、解決工具以及商業模式根本無法保質保量地完成這個要求。企業現在面臨兩個選擇：對現有技術進行擴展，或者實現技術升級。大數據技術就是比較理想的新技術。

    戰略和解決方案
　　
    大數據勢必成為ICT戰略的一部分。數據訪問和融合也變得越來越重要。IDC認為，2013年和2014年人們關注的熱點將從技術轉移到信息查找和知識獲取。“軟件定義”(Softwaredefined)、融合技術、開源軟件及平臺是大數據基礎設施建設中最核心的問題。其中，開源軟件與平臺還需要經過一個商業適應的過程。許多企業把投資重點放在機器生成數據的實時分析上，因為這可以加快企業的發展。終端用戶希望解決方案可以簡單易操作。要實現應用程序和移動解決方案的可視化和直觀互動，就要實現大數據的“消費化”。IDC預測，由于缺乏大數據分析的方法和技術，許多企業將使用“現成的”解決方案。

    市場透明度還不夠
　　
    企業還有許多待解答的問題。對于許多IT負責人來說，可衡量的商業收益、數據安全、數據法律以及可使用數據的準確定義這些問題都不夠透明。對于企業來說，數據正在加速成為運作資源和生產要素。要實現從技術到信息和知識獲取的轉變、使用開放源、進行實時分析，企業就要對技能、解決方案和服務投資。許多企業對這一領域了解不多，需要有人為他們解釋技術、組織、法律以及文化方面的問題。

    企業在獲取大數據技術和分析方面的信息以及咨詢需求都非常大。對于這一領域的ICT供應商和服務商來說，這是一個絕好的發展壯大的機會。