雲的工具和能力來捕捉大資料，但搞清楚你想從中得到什麼以及最終如何提取它，才是決定性的挑戰。
資料網路和儲存的進步表明企業組織正捕捉著越來越多的資料。
企業cto可以弄清楚全部資料儲存部分——他們有著到位的mongdb雲資料庫，或者他們從cloudant租dbaas。但乙個企業究竟如何處理所有這些非結構化資料呢？
首先，是要明確企業想要的是什麼。如果企業不清楚自己的大資料需求，它可能得自求多福了。
明確大資料需求
大資料分析，就像所有it行業，是由業務需求決定的。企業必須在處理大資料之前弄清楚自己的需求。
世界上沒有兩片完全相同的樹葉，企業同理。因此，需求總是發展變化的。it部門可能會收到如下需求：
分析是服務導向的領域，因此cto可以只是完成他自己的工作並將其餘的外包出去。如果他決定「自力更生，不接受外援」，則需要做另外一些事情。
獲取一些分析應用程式
分析應用有助於將大量資料集轉變為商業價值。企業使用分析工具來處理有利於應對非結構化資料的困難的工作。
資料分析產品是大資料技術之一並活躍於資料專家的工具箱。分析產品通常不提供現成的商業價值。
當企業購買分析應用時，它們必須為培訓預算留出充足的資金，因為複雜的工具並不直觀。
寫大資料方針
管理大量資料集是項棘手的工作。大資料管理者有大量的移動部分去配置，以迎合如下需求：
集結一支分析團隊
首先，構建乙個團隊是與業務執行和it贊助合作。兩者都需要！
企業可能有資料倉儲和資料探勘，但很可能沒有資料專家。可以通過幾種途徑獲得：
依然存在一些縫隙
一些大型企業或組織，像電信公司和全球零售商，已經是常年與分析的問題作鬥爭。它們有專門的團隊、本地工具和多年的經驗。
大資料和商品化的資料分析的華麗新世界正浮出水面，路漫漫其修遠兮。
從大資料獲得價值，需要統計、技術和業務專家，即便有分析工具，都得為業務需求而定製——這不是乙個放之四海而皆準的世界。
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