盡管“大數據”已經成為科技界的流行詞匯，即使存在炒作的成分，但是大數據已經開始走進現實生活，同時企業也開始發展大數據策略。
周三，IDC在波士頓召開了2013年的指導會議，分析師Dan Vesset在專題討論環節表示：“現在大數據肯定存在很多炒作，但是問題是要分清什么是真的，公司在近期和短時間內可以做什么？”
Vesset表示， IDC定義大數據為被信息主導，戰術決策產生新的經濟價值，信息來源于各種各樣的數據資源中。并且第一點尤為重要。
Vesset說道，“雖然我們可以安裝各種技術，但是最重要的還是要提高決策能力，你可以部署世界上最好的Hadoop，但這也不夠。”
同Vesset一起出席的IDC分析師Michael Versace表示，Progressive就是公司使用大數據來改變他們業務的一個例子。通過客戶開車習慣的詳細信息，保險公司建立了一個基于使用模型，來制定個人化的價格策略。
Progressive通過設備驅動器插入到汽車的診斷窗口得到數據，它可以跟蹤到客戶猛剎車，開夜車以及其他的可能產生風險的開車習慣的發生頻率。如果數據顯示的是安全駕駛，他們就可以得到一個更大的保費折扣。
與此同時，如果想要成功推出他們自己的大數據項目還存在很多挑戰。包括選擇哪些業務數據應該保存，哪些應該丟棄，所需技術的成本以及缺乏帶有必要技巧的IT專業人士。Versac表示，最后一個問題將會變得更嚴峻，因為這個領域的發展還不夠快。
一些人對大數據存在誤解，認為大數據是對于點擊流的分析。Hadoop也不是唯一的解決方法，因為它是面向大批量數據處理而不是實時監控，例如當傳遞貨物時，鐵路公司跟蹤火車車廂內特殊組件的性能。Vesset表示，預計北美大約有10%到12%的組織都以某種形式參與Hadoop。
Vesset和Versace在談話中表示，IDC已經創建了一個大數據的“成熟度模型”。它跨越了：五個主要區域：數據、人、流程、技術和意圖；五個部署階段：臨時性、樂觀的、可重復的、可管理的以及優化的。
分析師稱，公司剛開始使用大數據的第一步是尋求機會以新的方式使用他們現有的技術和數據，評估公共云計算和開源的選擇，并開始練習證明試驗概念和原型。
他們表示，在接下來的一到兩年，這些公司應該著眼于大數據項目，付出更多的努力來獲得早期的成功。同時，在大數據項目中有可能獲勝的業務部門中尋找贊助商會很明智。
IDC的分析師David Schubmehl在周三的另一個演講中表示，80%的人認為大數據是非結構化和半結構化信息。這些信息來源包括數據流信息，可能從包括專利記錄，研究檔案，甚至視頻的數據流中獲得。這種多樣性更有助于IDC所稱的統一信息訪問技術的產生，例如Oracle的Endeca 和IBM的Vivisimo就是很好的證明。
IDC分析師Carl Olofson在會議期間表示，伴隨日益突出的圖形和內部數據庫平臺，大數據的挑戰也將會繼續影響數據庫，同時傳統的關系型數據庫也會改變。
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