大資料在2013年時，被Gartner放在新興技術發展周期的高峰期（Peak of Inflated Expectations）階段，但是到了2014年瞬間跌到幻滅的低谷期（Trough of Disillusionment），不過這並不代表大資料在2014年行情低落，反而是進入另一個層次，不再僅僅是話題上熱度，而能與不同技術結合發展更多元的應用。
企業採用大資料技術，除了可以從頭自己打造外，也可以使用廠商提供現成的解決方案，不過，臺灣少數大資料廠商之一ETU其負責人蔣居裕表示，導入大資料專案不僅需克服技術問題，同時還存在管理問題，關乎企業是否對於大資料專案要解決的命題足夠清晰。
2014下半年，有不少原有的技術因大資料技術的加持，而有了全新的應用。微軟研究院大資料大師馬維英表示，由於大資料技術以及雲端架構，使得機器學習能處理更龐大的資料，訓練規模有別於以往的巨大數學模型，這也表示人工智慧將更加聰明。而2014年最夯的技術物聯網的應用，各種裝置所產生的大量資料，也需要依靠大資料分析處理，才能有進一步的應用。
德國重工業公司ThyssenKrupp，在其全球電梯業務上，以大資料、物聯網、機器學習以及雲端架構，做出技術結合典範。ThyssenKrupp在電梯各零件裝設感知器，並將這些收集到的數據送往微軟Azure服務，並用Azure所提供的機器學習預測哪些電梯的零組件可能即將損壞，做預防性維護工作。而微軟Azure雲端機器學習，在臺灣現在也能用。
大資料人才需求熱度，從2014首次舉辦的資料科學愛好者年會，報名狀況盛況空前可略知一二，主辦人中研院資訊科學研究所副研究員陳昇瑋說，臺灣資料科學家起薪約一百萬至一百五十萬元左右，而台積電也舉辦大資料比賽，藉以吸引人才。
IDC預測，2015年臺灣將有超過25％的企業導入大資料解決方案，供需不平衡的狀態下，資料科學人才需求持續看漲，而蔣居裕表示，由於大資料專案常用來解決特定領域的問題，因此企業需善用資料科學以及領域知識人才，方能得到綜效。
2014年企業級Hadoop廠商開始併購資安廠商，來強化技術的可靠度。而企業若不當使用大資料技術，將容易侵犯用戶隱私，因此澳洲和美國等大資料技術先驅國家，開始針對大資料隱私訂定保護政策。大資料技術發展背後帶來的隱憂，把關使資安以及隱私的需求更加迫切。
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