ビッグデータという用語はすでに我々にとってなじみ深い。ビッグデータ関連技術は、ガートナーの2014年の「ハイプ・サイクル」グラフを通じて見ると、技術に対する利用者の理解度が上昇する時期（slope of enlightenment）に入った。ビッグデータシステムの代表と言えるHadoop技術は検証が完了し、すでに多くの企業でHadoopを基盤に実際に多くの分析が行われている。
最近、モノのインターネット（IoT）が注目されるにつれ、ビッグデータ分析は別の領域への拡張を迎えた。多数の企業がビッグデータ技術を採用し活用しているにもかかわらず、まだ大部分の人が考えるビッグデータと企業が考えるビッグデータには多くの違いがある。一般的な観点では、ビッグデータはいまだ「関心の対象」にとどまっている。よく言われる「今回の選挙でどの候補が優勢だ」といった内容がここに当たる。
一方、企業が見るビッグデータは徹底して「価値創出の新たな対象」である。企業はビッグデータを活用して顧客の隠れたニーズを発掘することで新しいサービスを提供し、企業自らが成長し変貌する基盤として活用したいと考えている。さらには事業的成果を作り出そうとしているのだ。またビッグデータは、原価削減や売上増大といった事業的成果のほかにも、新たな市場を発掘し働き方の革新によって企業競争力を倍加させ、先制的な技術を適用した独自のサービスで市場を創出する役割まで担うことになるだろう。こうした流れに沿って、最近の企業では長期間にわたり既存のデータベースに保存・活用されてきた財務情報のような数値中心のデータと、生産ログやソーシャルメディアに新たに登場した多様な形態のビッグデータを結合することへの関心が高い。すでに周囲の多くの企業はこれを適用しており、二つの領域の連携によってデータ分析の範囲と正確度を高め、未来を予測している。このようにビッグデータ分析の結果を意思決定に積極的に活用する「分析志向企業（analytics oriented company）」になったとき、企業におけるビッグデータの価値はさらに輝くことになる。