大数据BI的新需求包括大量化(多个大数据集并行分析)、多样化(结构化、半结构化、非结构化）、快速化(Velocity)和价值(易用性)。而计算分层（流计算、块计算、全局计算）、快速分析（冗余维度、数据常驻在内存中分析）和接近价值（业务人员易用的命令、灵活的编程框架）是解决新需求的BI方案。

海量数据呈现“4V + 1C”的特点。Variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区别；Volume：通过各种设备产生了大量的数据，PB级别是常态；Velocity：要求快速处理，存在时效性；Vitality：分析和处理模型必须快速变化，因为需求在变；Complexity：处理和分析的难度非常大。

对于淘宝面临的挑战，赵昆认为分布式存储计算、实时计算、实时流处理、基于云计算的数据挖掘、数据可视化和数据产品实践等是应对大数据浪潮的关键技术。