對于大數據的“大”，相信每個人對它的看法和定義都不盡相同。IDC亞太區的研究總監Craig Stires表示，“大數據市場發展非常迅速，我認為這種定義會隨著時間的推延而改變。大數據主要包括三個方面，大數據、快數據、亂數據，也就是容量、速度以及種類。”
Craig Stires接著說到，對于大數據，不能對它進行一個非常簡單的定義，因為數據的容量在不斷的發展。對于IDC來說，首先要看數據的規模，看數據的內容以及數據的使用類型。在2012年，IDC設立了一些簡單的評判標準，比如說數據量是否超過了幾千萬兆，每秒鐘處理的數據量是否超過千兆，在未來，這些標準會被不斷的提高。
雖然大數據被宣揚得很“神”，能幫助企業得到差異化的競爭優勢以及為客戶提供個性化的營銷服務?但這是不是意味著所有的行業都適合部署大數據?
Craig Stires告訴記者，“隨著時間的遷移是可以的，但目前來看還是不行。現在每個企業內部都在做一些數據的管理、數據的搜集，數據的分析，如果一開始就是正確的，那么就相當于開啟了一扇成功之門，后面的路會越走越順利，如果一開始在數據的質量和搜集等方面都沒有做好，就會對未來部署大數據造成很多麻煩。”
此外，Craig Stires還介紹了某些行業對于大數據的成功應用。比如第一個引領者就是商業服務和金融服務，通過一些數據可以看到項目的商業成本、預算，同時預防金融犯罪和詐騙，通過有效的數據分析，可以得到有效的預防，減少犯罪的發生，使得銀行和客戶的利益能夠得到最大程度的保障。
第二是快速消費品行業。消費者的數據可以告訴你很多信息，通過對消費的洞察，能夠很好的進行商品的營銷。比如消費者在一段時間內購買了什么，他們喜歡什么樣的價格區間，在節假日，哪些會是熱賣的商品。通過數據的分析，掌握消費者的消費曲線，可以在一定程度上減少庫存成本。
第三個是電信領域。對于不斷流失的客戶，是運營商最為頭疼的，該如何留住客戶，為他們提供什么樣的服務。比如更加豐富的套餐選擇，更加個性化的服務，這些都是需要通過分析客戶的使用習慣來得到。目前，手機廠商不可能花太多錢去留住自己的客戶，如果手機廠商也能夠對客戶進行一個很好的分析，他們就能留住更多的客戶。
另外，在公共領域也是一個比較有趣的行業，通過分析相關的數據，就能知道公眾對于某件事件的反應。比如在美國的總統大選，這個例子，已經眾人皆知，奧巴馬成功的利用大數據，在總統大選中獲勝。
