他说，从数据库到数据仓库再到今天的大数据，数据量的快速增长是一个趋势，而与之相对应的数据处理的方式也在变化、提高，这是一个螺旋上升的发展过程。
而数据量巨大只是大数据的一个标签。除此以外，数据的多样化、管理的复杂度、实时分析等也是用户在处理大数据时必须面对的挑战。
在大数据时代，企业需要面对的是不断变化的数据，因此需要实时对数据进行处理和分析，这无疑增加了数据分析的难度，但同时也提高了企业预测未来市场变化的准确度。
对于企业来说，是否应该采用大数据分析工具，不是以企业拥有的数据量大小决定的，只要企业有商业预测的需求，就应该尽快使用大数据分析工具。
很多人认为，大数据就是指非结构化的数据。其实，这是一个谎言。事实上，全球产生的数据中85%以上的确是非结构化的数据。但是在当前的大数据应用中，企业主要处理的还是结构化的数据。
如今，许多拥有结构化数据处理工具的厂商纷纷转向Hadoop，目的就是要寻找一个处理非结构化数据的好办法。尽管如此，大多数厂商的非结构化数据分析工具，也是先把非结构化数据转换成结构化数据之后再进行处理。
云计算带来了IT基础架构的变革，大数据则有力地推动了企业业务的转型。从这个角度讲，大数据对企业来说是一个挑战，更是一个实现业务转型的契机。伴随着大数据应用的兴起，企业对数据科学家、数据分析师这些新型的专业人才的需求也会变得更加迫切。
