如维基百科的定义，大数据这个术语说的是数据实在是太大太复杂了，以至于到了传统数据处理应用软件无法处理的地步。鉴于该数据集如此之大，相关的挑战包括捕捉、存储、分析、数据策划、搜索、共享、传输、可视化、查询、更新以及信息隐私。然而，相对于简单地强调数据集的规模，把它跟预测性分析、用户行为分析、先进数据方法（包括人工智能）关联起来往往更有意义。

2017年，预计将会出现区块链技术应用，尤其是将合同写进总账系统代码的智能合同。这些合同形式相对于传统的合同往往会更加安全、更加不可撤销，但也给引用和执行这些合同创造了效率。

此外，数据即自服务（data-as-a-self-service）解决方案的崛起也将使得组织在不需要建立数据科学部门的情况下分析自己的数据。这对于中小企业将是极其有用的，因为这样它们就不需要招聘价格非常昂贵的数据科学家这个2016年高需求的职业了。

Hadoop，这个允许对大型数据集进行分布式处理的框架的使用则出现了快速的下降，因为事实证明招聘到符合要求的人才来支撑这一框架极具挑战。现在大家似乎更加喜欢使用云端的应用来减少数据中心方面的开支，所以数据即自服务的模型变得流行起来。

正如研究机构Gartner在分析用数据管理解决方案的魔力象限中指出那样，“现在的预期是转向云作为替代部署选项，因为云解决方案有着灵活、敏捷以及可行的定价模式。”因为这一点，随着公司以从结构化和非结构化数据的合适知识为员工赋权，预期对于中层主管以下的人洞察也将变得更加容易获得。

但这是一把双刃剑，因为大数据技术的演进也会吊起了主管的胃口，这些人会期望马上就能获得自己的数据而不是等着批量分析报告的出炉。所以做分析的人压力会变大，因为高层期望的是更快的、近乎实时的、可行动的分析。

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