承认挑战
一些组织比较注重大数据的应用，但是尝试收集和分析高质量数据时会遇到一些重大挑战。事实上，94％的组织在尝试改进数据时遇到问题。出现的一些问题包括缺乏知识，技能和人员等问题，而其他一些问题是发现有经济障碍。而来自外部的问题包括安全风险，庞大的数据量，以及管理传入数据流的问题。
企业的管理人员可以通过尽可能多地了解大数据的价值，并熟悉最佳实践和常见的缺陷，从而帮助减轻和消除这些问题。
最大化大数据优势的最佳实践
工作人员很容易被通过充分利用传入数据的任务吓倒。但是，如果组织遵循最佳实践，您可以最大程度地提高效率，并从公司的宝贵数据中获得有价值的见解。由于大数据分析需要资金和熟练的分析师和数据科学家团队，高管的理解和购买在大数据项目的成败中起着很大的作用。此外，大数据不应局限于公司的某一领域，应该在整个组织中使用，以便获得成功。事实上，拥有最成功项目的公司在72%的业务中实现了大数据，而那些没有盈利的大数据项目的公司则达到了49%。
要想成功使用大数据，第一步是创建一个实施和管理数据和分析的策略。如果没有明确的策略，就会错过许多宝贵的机会，数据很容易变得混乱和破坏。数据也必须“消毒”，并接近源头，以便提供质量数据进行分析，得到可靠的信息。
当然，尝试尽可能地保持大数据操作是很诱人的，但这并不意味着不用招聘和选择资格不足的团队成员，或避免投资于正确的工具和平台。当企业没有认识到其复杂性，并且未能采取必要步骤来构建有利可图的增长型数据程序时，大数据就不起作用了。
