随着大数据在国内的逐渐为越来越多的人所认知，众多厂商也推出了针对大数据的解决方案，这其中不乏IBM、EMC、Oracle等***厂商。计世资讯预测，2014年，中国大数据市场规模将达到8.7亿元，比2013年增长64.2%。
在这样高速增长的情况下，也应看到的是，目前多数解决方案仍只是为大数据应用提供存储、处理、挖掘的平台技术，而在这些平台之上的，针对不同行业、不同场景的应用的开发，仍然处在极为初级的阶段。大数据尽管为国内的解决方案提供商带来了新的业务突破口，但是目前很多解决方案提供商对于大数据应用方案的研发还显得十分薄弱。
计世资讯计算机系统研究部总监丁震认为，一方面，这是由于国内大数据发展的大环境还不健全，另一方面，大数据解决方案提供商在迎接大数据时代到来的时候，准备仍然不够充分，在技术创新、目标行业、商业价值等方面思路不够清晰，仍然面临诸多方面的挑战。
首先，对于大数据解决方案提供商来说，大数据意味着分析、挖掘数据的方式发生了根本的变化，而为了应对这种变化，大数据解决方案提供商必须在已有的软件架构上改变思路，大数据与传统数据分析最重要的区别就是非结构化数据和互联网化应用，因此大数据解决方案提供商***的挑战也来自这两个方面，他们必须应对把针对这两种趋势优化自己的方案。但是，目前多数大数据解决方案提供商的方案都是基于传统数据结构，因此要针对新的架构进行优化，会面临较大的技术挑战。
业界人士普遍认为在大数据潮流下，未来的行业应用会形成一个更加紧密的生态链。在这个生态链上，大数据解决方案提供商各个角色分工高度明确，他们互相支持，互相依赖，紧密合作，共同向企业提供更加高质量的服务。通过进一步的分工合作，平台运营商承担起了数据存储、处理的任务，大数据解决方案提供商则提供服务性能和可靠性的保证，解决数据挖掘、快速反应、分析应用、决策支撑等问题，而这些都是高技术含量，高成本投入的。这对大数据解决方案提供商的资金和技术力量都是一个挑战。
其次，在大数据背景之下，解决方案提供商面临着商业模式转变的挑战。未来几年，在面对大数据结构复杂多样化的情况下，行业用户对于大数据的商业模式有了新的要求，他们更希望通过用云的模式来实现更灵活、更具扩展性的大数据方案，同时保证数据处理的准确性、及时性等高质量因素。因此需要大数据解决方案提供商的方案能够在公共云、私有云和混合云之间灵活转换，而无需选定特定的云供应商。而目前，对于更多拥有内部部署应用的大数据解决方案提供商而言，他们仍保持传统的商业模式，及用户采购单一的方案进行部署，如果转变为云服务，则需要大数据解决方案提供商大幅度增加对于不同行业应用适应不同类型云架构的投入，这也给解决方案提供商在大数据领域的开拓上带来了一定程度的挑战。
第三，当前多数大数据解决方案提供商都有自己的特定目标行业客户，而在存储架构发生变化的大数据时代，行业用户为了节省成本、降低能耗，更加需要既能解决行业特性问题，有具有产品。技术普适性的解决方案以简化存储架构、减低管理难度和风险。这就需要大数据解决方案提供商未来不仅能够推出有行业针对性的产品和方案，更需要结合大数据存储架构的特点，结合IBM、EMC、Oracle等大数据平台提供商提供的技术平台，推出通用型的解决方案，大数据解决方案提供商不仅要保持在原有行业里的用户群体，还要针对更多的行业进行业务拓展，才能在竞争中获胜。
