對大數據分析和存儲的需求旺盛
調研的數據顯示，除了已經認知到大數據具備容量大、產生速度快、數據類型多的特點，包含非結構化和半結構化數據之外，更多的企業還會聯想到數據存儲和數據分析等大數據處理技術，不難看出在對大數據認知的基礎上，企業對大數據分析處理已經表現出強烈的渴望和興趣，并極有可能將其作為企業的一項重要IT規劃。
x86成數據庫應用主流平臺
雖然數據具有多種來源，但是毫無疑問，數據庫是企業數據的首要來源，構建數據庫、數據倉庫以及商業智能分析平臺也是迎擊大數據進程中極其關鍵的一環。在數據時代，數據庫應用無疑也是企業的核心應用之一，從企業現有數據庫平臺來看，有72.93%的企業目前的數據庫應用基于x86平臺，只有20.79%的企業將現有的數據庫應用基于安騰、SPARC、POWER等Unix系統。
從現有數據庫平臺來看，x86架構已經獲得了企業的廣泛認可和信賴，良好的“先天優勢”為x86應對大數據挑戰時發揮重要作用埋下了伏筆，隨著在數據庫等關鍵應用領域性能的進一步提升，x86平臺在數據庫領域的應用還將更加廣泛和深入。
同時，在構建數據倉庫、商業智能方面，調查的數據也與企業現有數據庫應用負載主要平臺保持一致，其中有82.99%的企業傾向于選擇x86平臺來構建這類數據分析與商業智能應用，具體而言，有48.99%的企業傾向于采用四路及以上x86服務器，有34%的企業傾向于采用雙路x86服務器，這也與四路或以上的高端x86服務器的定位相匹配，近幾年越來越多的四路及以上高端服務器開始進入數據庫、虛擬化等企業關鍵應用，并獲得了企業的廣泛認可。
Hadoop廣為接受
與現有的傳統結構化數據處理不同，大數據處理將涉及到海量的非結構化和半結構化數據處理，在這種處理場景中，針對傳統結構化數據處理的技術和方法顯然難以應付，也正因為如此，越來越多的大數據處理技術開始涌現，并獲得企業青睞，比如時下火熱的分布式運算系統Hadoop。值得注意的是，Hadoop的誕生本身就與x86平臺有著極為密切的關系，也正是Hadoop的誕生才使得在低成本的通用硬件集群上運行分布式計算框架成為可能，從這個角度上來說，Hadoop本身就是為x86平臺而設計并優化的。
Hadoop最早是一個開源的框架，并由Apache基金會開發，其重要創新是將任務分解并運行在多個節點中處理，當數據量大到無法在一臺服務器上處理時，分布式計算的優勢就體現出來，此外，通過將這種技術與Linux服務器結合還能以極高的性價比替代大規模計算陣列。也正是看到了Hadoop未來應對大數據的潛力，不少組織和供應商開始著手發展Hadoop技術，并形成了一定規模，英特爾就是其中的代表。
作為x86平臺的推動者，英特爾顯然已經預見到x86平臺與Hadoop技術結合在應對大數據方面能釋放的巨大威力，并在2012年7月正式發布了Hadoop發行版，借助軟硬組合迎擊大數據，在短短半年時間里，Hadoop發行版已經獲得了市場的高度認可，在針對Hadoop版本的認知調研中，英特爾Hadoop發行版就以44.02%的占有率成為企業最關注的Hadoop版本，由此也可以看出除了硬件平臺，英特爾在大數據軟件平臺方面同樣受到推崇。
大數據平臺方案面臨的挑戰
隨著越來越多的企業關注大數據，并最終將構建大數據平臺作為企業的IT規劃，一場大數據平臺和解決方案的選型已經不可避免，通過調研，在平臺和方案的選型中，企業最關注的前三大因素依次為：性價比、安全性、穩定性，很明顯，更多的企業既希望部署大數據平臺來應對數據增長的壓力，同時又擔心對大數據平臺的投入帶來成本上的壓力;此外，數據安全和隱私一直是數據處理的巨大隱患，企業對大數據處理的安全性的擔憂也源于缺少專門用于保護企業數據隱私的數據安全標準和特定技術;對穩定性的關注程度位于性價比和安全性之后，不難看出企業對通用硬件平臺穩定性的擔憂其實已經有所下降，這也與x86平臺近幾年的性能提升不無關系，同時x86平臺與Hadoop的結合也為處理大數據提供了更為低成本的選擇。
對大數據技術供應商的認知
如果從數據庫負載平臺和相關技術的認可度能從側面反映出x86架構在應對大數據方面的技術實力，那么對大數據技術供應商的認知則表現的更為直觀，其中有19.42%的用戶認為英特爾與大數據密切相關，其接受度超過了IBM、甲骨文、微軟等IT供應商，可見英特爾作為一個大數據技術供應商已被廣泛認知。
隨著大數據時代的來臨，以數據為中心的應用無疑是核心所在，企業將更加重視數據的存儲、分析以及管理，基礎設施能否滿足大數據環境下的擴展性并提供出色性能無疑是一大挑戰。英特爾作為大數據技術供應商被廣泛接受，一方面與英特爾近幾年在大數據領域的宣傳攻勢密不可分，但更重要的是作為數據中心基礎設施的供應商，英特爾在數據分析和存儲的能力已經不容置疑，在大數據的全新浪潮下，英特爾也正著手推動數據中心基礎設施向著大數據平臺演進，此外，在對Hadoop功能的優化和擴充之后，英特爾也積累了Hadoop應用的最佳實踐經驗，在應對海量數據和非結構化數據處理方面無疑更加游刃有余。
