大数据似乎无处不在，但现实中这一新趋势某些方面并不新，我们知道有些环境数据量是呈指数级增长的，据IDC 2011年6月发布的数字宇宙研究报告显示，2011年创建和复制的信息将超过1.9ZB（1.8万亿GB），5年内几乎增长了9倍。

　　大数据有些方面的确也有新意，各种数据源正快速增长，我们已进入半结构化和非结构化的境界（如社会化媒体互动、富媒体文件和地理信息），企业机构需要抗衡的是不断增长的数据（如实时传感器数据）。

　　IDC亚太区合作伙伴副总裁Philip Carter说：“大数据的这些新的方向为IT管理者带来了空前的复杂性，他们意识到这些海量数据集不能使用传统的数据库和架构来处理，管理和分析，大数据的真正价值在于高端分析、数据挖掘、统计、优化、预测危机和趋势，以及为用户带来更好的决策能力。”

　　企业在亚洲的投资增长有力地推动了这一新兴市场，他们利用分析为主导的解决方案获得更好的客户洞察，更有效地管理风险和财务指标，同时争取独特的细分市场。2011年2月，C型晴雨表调查得到了亚太区1000多位CIO和LoB的响应，IDC发现商业分析排在最前面，他们希望藉此为企业获得足够的竞争优势，此外，IDC在2011年6月针对亚太区（除日本外）1300多名CIO和IT决策者做了一项调查，调查结果显示，数据管理和分析排在组织最高优先级业务。

　　但是，这个针对大数据的商业分析方法和传统的方法有很大的不同，与传统分析相比，大数据分析收集了我们需要或不需要的数据，从分析的角度来看，这意味着我们不知道我们不知道什么，在大数据上运行一次分析，变量和模型可能是全新的，因此，需要不同的基础设施战略，以及（可能最重要的）新技能。

　　为了迎战大数据带来的挑战，组织必须开始研究部署，不仅仅是传统的商业分析，还包括支持架构，以便有效扩展，IDC建议考虑云计算，分析设备的部署，创建真正可扩展的利用高性能计算特性的企业架构，这个方法也允许新技术和新框架的部署，如使用Hadoop支持大型异类、非结构化数据的分析，这需要新技术技能，特别是新兴技术——如Hadoop、Map Reduce和Key Value Stores——以及经过改进的商业分析技术，下一代商业分析师将更类似于数据科学家，他们具有很强的统计技能，可以从大型数据集抽取信息，提供给非分析专家，他们也具有理解新算法和分析模型的特殊技能，而这些新算法和新模型可以在短时间内产生重大的商业影响。

　　结合这些技能维度，IDC认为组织需要从以下几个方面寻找他们的大数据分析战略：

　　技术验证/部署

　　创建商业案例，验证ROI

　　数据治理框架具有清晰的策略，围绕主数据管理，数据质量和数据模型进行指导

　　在合适的时机，请关键的利益相关者参与，确保IT/业务一致性

　　从IT角度出发，必要时请CIO协助支持必要的改造，创造必要的业务影响

　　作为战略的一部分，有些组织正在组建商业分析能力中心，Philip建议：“这种结构应该包括来自管理，IT和业务部门的利益相关者，确保项目获得一致的业务水平，而不影响数据治理，这是有必要的，尽管围绕大数据有很大的炒作的成分，但CIO需要可行的大数据分析方法，重点放在能对业务产生重大影响的用例上”。