在上一个五年，商业智能得到了大范围的部署，其对于商业运营和决策的价值也得到了企业决策层的认可。然而，在现有的系统平台下，大部分企业的商业智能平台似乎都遇到了瓶颈——商业智能确实可以帮助企业很好地了解现状，但是在洞察商业未来方面却颇为乏力。

造成这一瓶颈的重要原因就是传统的商业智能系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。事实上，这些数据只占到了企业所能获取的数据中很小的一部分——不到15%！

通常情况下，企业的数据可以分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。

企业的用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。于是，大数据分析被越来越多的CIO提上日程，他们希望利用大数据相关的技术和系统从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
过去三年里产生的数据量比以往四万年的数据量还要多，大数据时代的来临已经毋庸置疑。我们即将面临一场变革，新兴大数据将成为企业发展的当务之急，而常规技术已经难以应对PB（1024TB）级的大规模数据量。这一变化所带来的挑战是成功的企业在未来发展过程中必须要面对的。只有那些能够运用这些新数据型态的企业，方能打造可持续的重要竞争优势。

IBM发布的“全球CIO调查之CIO重要启示”也指出，已经有83%的CIO拥有涵盖商业智能和分析的远期计划，并且CIO们开始更多地关注数据，而非应用。

在未来五年，大数据将逐渐成为越来越多CIO工作中的一部分。一方面，商业智能的普及，让企业对数据的重要性已经有了充分认识；另一方面，社交媒体、电子商务、物联网等新应用的兴起，打破了企业原有价值链为围墙，仅对原有价值链各个环节的数据进行分析，已经不能满足需求，他们需要借助大数据战略打破数据边界，了解更为全面的运营及运营环境的全景图。

既然大数据关乎企业智商，那么，驾驭大数据的能力也自然成为了企业的核心能力，这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出的商业决策最接近于最优。

或许，领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入，那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业不太可能成为其行业的领军者。