現状、多くの人がビッグデータに対して抱いている期待は、「これまでは無関係に見えた複数の大量データを何とかうまく組み合わせることで、従来は見えなかった何かが見えてくるのではないか」といった漠然としたものであり、期待が先走りしている分野もあるのではないでしょうか。
ビッグデータ活用の意義は、扱うデータが大量、大容量であるために、従来のITアーキテクチャでは実現困難であった、もしくはコストが割に合わずに断念していたことを、システムを用いて実現しようとすることです。「技術的に可能になったからとりあえずやってみる」のではなく、「元々やりたかったことがようやくできるようになってきた」との認識が必要なのです。
たとえば、これまではペタバイト級のデータを蓄積することはもちろん、そのデータを用いて分析を行うことは非常に困難でしたが、近年では十分実現できる領域になっています。また、常に発生し続けるライフログを扱うことについても、構想があるだけで技術的にもコスト的にも実現が難しかったことが、今現在では活発に活用されています。
こうした「身近で具体的な期待（これまであきらめていたこと）」が、ビッグデータの世界では実現可能になってきています。（表）

ビッグデータを活用するためには、これまでの情報活用では克服できなかった4つの下準備が必要です。

たとえば、（1）のエンリッチ化については、テキストデータの持つ「意味」をデータに付加することで、「意味」での検索を実現でき、予兆発見等の高度な分析処理をより高度なものにできます。これらの下準備において、必要なIT要素技術はそれぞれ実用レベルに達しつつあります。

NTTデータでは、要素技術を統合化し、プロアクティブなサービス（一歩先を行く、気の利いたサービス）の実現を支援する「ビッグデータ活用ソリューション」の整備を進めています。