? ? ? ? 時至今日，我們的數據管理能力日益提升，但數據分析能力則相對落后。盡管工具與流程皆已齊備，但仍然缺少充足的數據科學家人員。
　　
　　早期大數據技術采納方指明令人感興趣的跨行業發展可能性
　　
　　根據2012年《福布斯》雜志發表的文章，早期大數據技術采納方主要來自金融服務、電信、制造(特別是消費級產品)以及政府領域。
　　
　　早期采納方在起步階段會使用其新近安裝的大數據基礎設施(例如HDFS、MapReduce以及NoSQL數據庫等等)以實驗各類新型應用。根據 Pacific Crest公司收集到的數據，各早期采納方往往希望利用這些方案處理數據中心日志信息(包括服務器、路由器以及各類物聯網傳感器等)，旨在實現網絡分析與 IT系統性能監控。在此基礎之上，亦有相當一部分企業嘗試利用大數據技術進行財務數據(欺詐檢測)與Web數據(情感分析以實現個性化體驗)分析。
　　
　　初步實驗對于了解大數據基礎設施收益、潛力與不足之處非常重要。然而根據CapGemini于2014年發布的報告，試水性實驗的成功比例并不算 高。其失敗原因主要有三：1)將數據分散在多個不同團隊中，因此訪問難度較原始設計更高。2)數據被安置于遺留系統當中，導致將其導出至大數據基礎設施變 得非常困難。3)缺少統一而明確的全局性數據管理與數據分析方案，這使得工作人員難以從數據內提取信息。而隨著此類問題的一一克服，近來我們發現成功案例 變得愈發普遍。事實上，目前全球各地對于大數據基礎設施及其附加方案的興趣都呈現出快速升溫之勢。

　　
　　企業客戶持續投資給初創公司帶來可觀的風投支持積極性
　　
　　企業向大數據技術投入的資金呈現增長之勢。根據NewVantage指出，受訪企業中有27%表示其將在2017年之前向大數據項目投入超過5000萬美元資金。而在2014年面向同樣企業對象的調查中，這一比例僅為5.4%。
　　
　　目前，價值萬億美元的行業，包括醫療衛生、保險、農業、能源、醫藥、教育、汽車、運輸以及物流等等，都在積極探索如何利用大數據利器解決自己面臨的 現實難題。舉例來說，汽車制造商希望分析消費者的信息娛樂選擇以提供更理想的車載信息娛樂體驗，同時亦需要分析車輛性能數據以提供預防性維護建議。另外， 無線運營商也希望了解消費者如何使用其數據，從而更好地提供內容并實現營收。
　　
　　考慮到以上提到的企業投資與變革力度，風險投資商們則更為積極地為大數據初創企業提供資金。單在2015年年內，風投方為大數據初創企業提供的資金總額就高達67億美元，超過2014年的60億美元。
　　
　　出于同樣的理由，大數據初創企業也開始迎來一波收購浪潮。其中包括AOL收購Convertro，谷歌收購Adometry，蘋果收購 Topsy，Teradata收購Aster Data與Think Big Analytics，Salesforce收購Edgespring等等。最近，我們還見證了微軟收購Revolution Analytics，HDS收購Pentaho以及Advance收購1010Data。除此之外，小規模收購亦層出不窮，包括Amazon收購 Amiato等。
　　
　　目前風投方的主要關注重點在于大數據基礎設施與工具。盡管基礎設施與工具部署同樣顯示出旺盛的生命力，但這里我們姑且將注意力集中在大數據應用身上。