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無論從實際數據量方面來看，還是從業(yè)務重要性方面來看，大數據都很大。盡管大數據如此重要，還是只有38%的企業(yè)準備好處理不斷涌入的大數據。

原因何在?如今的數據具有多種多樣的形式，而且來自許多不同的數據源。更為重要的是，除非有需要的那些人易于獲得大數據，除非能迅速獲得洞察力，否則大數據分析工具的用處并不是很大。

下面是數據分析面臨的四大最常見的難題：

1.需要在更短的時間內處理更多的數據

你可曾知道，每天生成的數據多達2.5 x 1018字節(jié)?你能說出貴企業(yè)的所有數據源嗎?面對眾多的傳感器、社交媒體、事務記錄、手機及更多數據源，企業(yè)完全淹沒在一片數據汪洋之中。

你是不是借助分析工具來從容地應對數據和決策?咱們還是實話實說吧：要是花很長的時間才獲得洞察力，連最先進的分析工具對你也不會有太大的助益。

要是缺乏具有彈性的IT基礎設施能夠迅速處理數據、提供實時洞察力，你可能要花太長的時間才能做出關鍵的業(yè)務決策。

2.確保合適的人員可以使用分析工具

你是否覺得貴企業(yè)很難將分析結果轉化為實際行動?

數字時代的消費者期望從第一次搜索一直到購買都有定制的體驗。盡管許多公司通過獎勵計劃、網站跟蹤、cookie和電子郵件收集了大量的數據，但要是無法分析數據，無法提供消費者具體需要的產品或服務，還是會錯失商機。

如果合適的人員無法使用合適的工具，你擁有多少海量的客戶數據都無濟于事。

3.高效地處理數據質量和性能

每個人之前都碰到過這種項目：項目實在太龐大了，持續(xù)時間又長，結果項目越來越龐大，實際上無力跟蹤性能指標。這就變成了一個惡性循環(huán)：在沒有洞察力的情況下貿然做決策，洞察力被長年累月的工作隱藏起來。

設想一下試圖在沒有任何可靠或一致數據的情況下跟蹤需求、利潤、虧損及更多指標。是不是聽起來覺得近乎不可能?確實如此。

現(xiàn)在不妨設想一下這種基礎設施：與你的業(yè)務目標相一致，并且提供可以信賴的實用、實時的業(yè)務洞察力。是不是覺得聽起來好得多?

4.需要可靈活擴展，適合貴公司業(yè)務的大數據解決方案

是否覺得你所有數據的潛力完全被遏制、有待發(fā)揮出來?不管數據位于何處，要是它沒有合適的基礎設施來支持，數據就沒有太大的用處。

關鍵是共享式的、安全有保障的訪問，并且確保自己的數據隨時可用。想在合適的時候讓合適的人員獲得合適的洞察力，你就要有一套靈活、可擴展的基礎設施，能夠可靠地將前端系統(tǒng)與后端系統(tǒng)整合起來，并且讓貴公司的業(yè)務順暢運行起來。

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