尽管“大数据”已经成为科技界的流行词汇，即使存在炒作的成分，但是大数据已经开始走进现实生活，同时企业也开始发展大数据策略。

周三，IDC在波士顿召开了2013年的指导会议，分析师Dan Vesset在专题讨论环节表示：“现在大数据肯定存在很多炒作，但是问题是要分清什么是真的，公司在近期和短时间内可以做什么？”

Vesset表示， IDC定义大数据为被信息主导，战术决策产生新的经济价值，信息来源于各种各样的数据资源中。并且第一点尤为重要。

Vesset说道，“虽然我们可以安装各种技术，但是最重要的还是要提高决策能力，你可以部署世界上最好的Hadoop，但这也不够。”

同Vesset一起出席的IDC分析师Michael Versace表示，Progressive就是公司使用大数据来改变他们业务的一个例子。通过客户开车习惯的详细信息，保险公司建立了一个基于使用模型，来制定个人化的价格策略。

Progressive通过设备驱动器插入到汽车的诊断窗口得到数据，它可以跟踪到客户猛刹车，开夜车以及其他的可能产生风险的开车习惯的发生频率。如果数据显示的是安全驾驶，他们就可以得到一个更大的保费折扣。

与此同时，如果想要成功推出他们自己的大数据项目还存在很多挑战。包括选择哪些业务数据应该保存，哪些应该丢弃，所需技术的成本以及缺乏带有必要技巧的IT专业人士。Versac表示，最后一个问题将会变得更严峻，因为这个领域的发展还不够快。

一些人对大数据存在误解，认为大数据是对于点击流的分析。Hadoop也不是唯一的解决方法，因为它是面向大批量数据处理而不是实时监控，例如当传递货物时，铁路公司跟踪火车车厢内特殊组件的性能。Vesset表示，预计北美大约有10%到12%的组织都以某种形式参与Hadoop。

Vesset和Versace在谈话中表示，IDC已经创建了一个大数据的“成熟度模型”。它跨越了：五个主要区域：数据、人、流程、技术和意图；五个部署阶段：临时性、乐观的、可重复的、可管理的以及优化的。

分析师称，公司刚开始使用大数据的第一步是寻求机会以新的方式使用他们现有的技术和数据，评估公共云计算和开源的选择，并开始练习证明试验概念和原型。

他们表示，在接下来的一到两年，这些公司应该着眼于大数据项目，付出更多的努力来获得早期的成功。同时，在大数据项目中有可能获胜的业务部门中寻找赞助商会很明智。

IDC的分析师David Schubmehl在周三的另一个演讲中表示，80%的人认为大数据是非结构化和半结构化信息。这些信息来源包括数据流信息，可能从包括专利记录，研究档案，甚至视频的数据流中获得。这种多样性更有助于IDC所称的统一信息访问技术的产生，例如Oracle的Endeca 和IBM的Vivisimo就是很好的证明。

IDC分析师Carl Olofson在会议期间表示，伴随日益突出的图形和内部数据库平台，大数据的挑战也将会继续影响数据库，同时传统的关系型数据库也会改变。