对大数据，在被业界热炒了多少年后，已经从空中逐步落地，用户的视角也从懂得概念改变到如何从业务、运用角度动身，让大数据真正实现价值。
实在，大数据并不是一个新颖的概念，它在物理学、生物学、环境生态学、主动把持等迷信范畴跟军事、通讯、金融等行业的存在已有些时日。从实质上来说，大数据主要解决的是海量数据存储、盘算、发掘、展示的问题，基于此之上能够出生一系列利用或模式。
在目前阶段，大数据解决的问题重要分为3类：
拓展传统的商业智能领域。以前针对大数据量的统计、关系分析、趋势猜测由抽样变玉成量分析，将数据回流到各种报表。
业务流程改良。对各种数据进行聚合分析，用来作为业务流程改良和考察的根据。
数据产品和商业运用。通过对已有数据或数据处理能力进行服务化或产品化包装，构成数据产品或数据服务。
详细到实行层面大数据重要分为四个阶段：
2、摸索阶段
3、涉足阶段
4、履行阶段
因为当初大数据对大多数用户来说都是一个新颖事物，也有许多随之而来的业务模式翻新和转变，因而良多用户反应了不少艰苦和挑战：
首先，由于大数据很大水平上是业务驱动的，同时实行周期跨度也比拟长，更须要it职员能清楚地描写出业务场景以及所存在的贸易价值，从而取得企业高层的支撑。
其次，进入涉足阶段的用户则面对的是技巧层面的云计算架构挑衅，这能够细分为两大类。第一是技术技巧，包含传统数据仓库的技巧、新技术的技能。第二是剖析才能的挑战，传统的报表已经不能满意剖析的需要，将来用户更须要一些实时候析、操作分析以及猜测分析的数据。第三，落地中心业务的挑衅，此刻应当器重的就是数据的品德和实在性。
再次，在业务范围不大时，可以应用开源技术搭建起一整套数据处理体系。而无线产品跟着业务增加，就需要依据业务特点按需修正或开发一些知足特定范畴需要的体系。
最后，在一些公司，业务急速增加跟扩大，业务难点和技巧难点同样凸Vmware虚拟化起，例如数据源源一直地发生，数据的品质、保险、本钱该如何保障呢前端业务库的元数据变革会给后真个数据物联网解决方案处置造成什么成果这些问题处置得不好很轻易功亏一篑，让数虚拟化平台据成为一堆大垃圾和高本钱的企业累赘。
恰是看到了这一系列的挑战和难题，也为了辅助当前中国大数据市场用户梳应当前中国市场大数据供给商的纷纷万象，从中发明各个计划的价值所在，中国赛迪采取了全新的评估方法，从用户的中心关注和解决计划供给商的供给才能及价值动身，以重点行业为基本，发展了一个对于大数据挑战艰苦的考察，以期更好地推进政府、企业、个人用户加速大数据利用。