ガートナーでは「ビッグ・データ」を、「今後ますますデータが豊富になっていく環境における情報量の飛躍的な増加、可用性、利用環境を表すために広く使われている言葉」と定義。この言葉により、ストレージから分析のための変換/伝送まで、あらゆる局面において、情報量の問題に焦点があたっている。

　しかし、ビッグ・データでは、当面の課題に重点が置かれていることで、近視眼的な判断につながる場合もあり、変化するビジネス・ニーズに合わせてIT担当者が環境を拡張し、適応させていく上で、企業の情報アーキテクチャの障害となることがあるという。

　データへの適切なアクセス環境の提供とデータ品質の維持管理の両方について制御が困難になってきたとき、情報管理者はデータの量のみを重視しがちだが、焦点を絞り込み過ぎると、ビッグ・データの他の局面への対応に2～3年を要する大規模な再投資が必要になる恐れがあると、ガートナーは警告している。

「情報管理に関する今日の取り組みやテクノロジは、ビッグ・データに関するすべての動きに対応できるところまで追い付いていないのが現状です。情報管理者は、情報管理のあらゆる局面に対処するプランを立てて、データへのアプローチを根本から考え直さなければなりません。ビッグ・データと呼ばれる、さまざまな情報源へのアクセスに対する企業ニーズの高まりは、情報管理者にとって、企業が情報を利用する環境を変革する機会でもあります。ただし、そのためにITリーダーは、ITユーザーであるビジネス部門と、ビッグ・データの利用における課題について意思の疎通を図りながら、一定レベルの管理統制力と調整力を維持する必要があります。意思疎通が不十分な場合、ビッグ・データの利用は大きな問題となり、コンプライアンスに関するリスクやコストの増加、連携されていない孤立した情報環境のさらなる増加につながります」（ガートナー リサーチ担当バイス・プレジデント、マーク・ベイヤー氏）

　ガートナーでは、ビッグデータでは、以下の点に注意する必要があると指摘している。


　ガートナーは、ビッグ・データは大きな課題であるとしつつも、ビッグ・データを活用するとともにそのパターンを明らかにすることで、ビジネスにおいて質の高い意思決定に役立てることこそが本当の課題であると指摘。取り組みへのヒントとして次のようなことを挙げている。

「テキスト、ソーシャル、コンテキストなど新しい形のデータを使って、いわゆるパターン・ベース・ストラテジでビジネスの意思決定を支援するパターンを明らかにしようとしている企業にとって、膨大なデータを管理する能力はコア・コンピタンスの1つです。変革を推進するパターン・ベース・ストラテジでは、パターンを明らかにしていくプロセスのあらゆる局面を有効活用します。これが新しいビジネス・ソリューションをモデリングする基盤となり、企業は変化に適応することが可能になります。この「パターンの発見 － モデリング － 適応」のサイクルは、例えばソーシャル・コンピューティング分析やコンテキスト・アウェア・コンピューティング・エンジンなどのさまざまな媒体を使って補完していくことができます」（ガートナー バイス・プレジデント兼最上級アナリストのイヴォンヌ・ジェノヴェーゼ氏）