大企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有，令创业者感到绝望的是，许多(还是大多数?)企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端(至少不愿迁移到公有云)。

　　还需要理解的另一个关键是：大数据的成功不在于实现技术的某一方面(像 Hadoop 什么的)，而是需要把一连串的技术、人和流程糅合到一起。

换句话说：有一堆艰苦的工作要做。尝试还是观望所以，这就是在经过几年引人瞩目的初创企业如雨后春笋冒头，VC ****频登头条后，我们开始步入大数据的部署期和早期成熟期的原因。

　　更有前瞻性的大公司(姑且称之为传统技术采用周期的 “早期采用者”)在 2011 到 2013年 间开始实验大数据技术，推出了若干的 Hadoop 试点计划(往往是因为赶时髦)或者尝试一些点方案。他们招募了各种各样此前并不存在的岗位(如 “数据科学家” 或 “首席数据官”)。

一条关于病人的医疗和临床信息，80%是由非结构化数据形成而来，例如，*医生的书写笔录、顾问的备注、*科的注释、病理结果、医院的出院备注等。

　　舒尔特在被任命为CEO之前，是Apixio首席医疗官的*医生，他说，“如果我们想学习如何更好地照顾个人和了解更多关于整个人口的健康，我们需要挖掘非结构化数据的见解。”