数据逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据将会创造一个新的经济领域，该领域的全部任务就是将信息或数据转化为经济利益。通过此次调查，初步掌握企业内部大数据的需求。
在大数据的影响下，现有数据系统架构的问题日益凸显，在企业面临的数据处理技术挑战的调查中，23.87%的被调查者认为数据读写瓶颈是最大的技术挑战，20.16%选择了数据类型多样化，16.26%选择了存储压力，16.26%选择了系统性能瓶颈。从排名前三位的技术挑战中可以看出，大数据中快速的数据流转(velocity)和多样的数据类型(variety)成为最困扰企业用户的两个关键特性，同样也是最亟待解决的关键问题。
关于数据挖掘与分析应用，29.40%的被调查者认为这些应用最大的问题是分析不准确，21.36%的被调查者选择了分析速度慢，18.34%选择了价格昂贵。从这三个方面来看，用户最担心的还是企业花钱部署数据挖掘与分析类应用，却不能通过分析做出正确的决策。
分析的速度也是一个重要的问题。随着企业数据量越来越大，进行一次分析所用的时间也越来越长。起初企业总是利用下班时间跑报表，但这种方式越来越不能满足实时决策的需求，常常会错过商机。因此从软硬件角度优化分析速度，即是企业经营决策的需求，又是数据分析产品新的考察指标。
由此可以看出，在大数据时代，企业面临数据技术带来的挑战。不管是读写瓶颈还是存储压力，企业都希望有更快更安全的解决方案，帮助他们从数据中获取价值。大数据应用之一的数据挖掘与分析工具，应提高自身可用性和准确度，为企业决策服务。 |
