在大規模的情況下，大數據分析技術和技術允許分析數據集并獲取新的信息，從而幫助組織做出明智的商業決策。商業智能(BI)查詢可以回答有關業務運營和績效的基本問題。

大數據分析是一種高級分析的形式，它涉及到復雜的應用，如預測模型、統計算法和由分析系統驅動的what-if分析等元素。雖然大數據分析有助于企業銳意進取，促進增長，但大數據舉措也伴隨著自身的一系列挑戰。有趣的是，這些挑戰與技術無關。存儲技術的改進和基礎設施的可擴展性使其更容易為大數據分析的部署鋪平道路，但它并不能自動確保數據的安全性，無論是在靜止狀態還是在傳輸過程中。

挑戰

技能不足

企業在大數據計劃中面臨的重大挑戰之一是，大多數數據屬于孤島。除了難以結合，這種孤島數據還帶來了質量和一致性問題。企業沒有足夠的工具可以幫助他們利用不同的數據來創建可操作的見解。這是因為技術的原因，因此解決方案還在不斷發展。企業不僅面臨不足的解決方案，而且他們還發現很難找到具有適當分析技能的合適人才。由于雇傭經驗豐富的數據工程師和數據科學家的成本很高，問題進一步變得復雜。

信任問題

許多C級高管并不完全信任組織中分析工具的使用。畢馬威在澳大利亞進行的 "信任衛士 "調查顯示，這些高管對各自組織中使用的幾種分析工具的信任程度很有意思。首席執行官對這些工具的信任度較高，達到77%，而董事對這些工具的信任度為68%，在部門主管層面，信任度下降到52%。然而，這種現象并不局限于一個國家，在全球的組織中都能看到。

專家心態

許多企業的大數據計劃面臨的一個令人驚訝的挑戰是在其組織中創建數據驅動文化。大數據計劃要求組織在數據驅動的生態系統中運作。這是組織面臨挑戰的地方，因為他們相信并以專家思維方式運作。由于對變革的抵觸，適應學習驅動的思維方式對大多數企業來說是一個巨大的挑戰。

解決辦法

盡管面臨挑戰，但企業還是會從大數據分析帶來的好處中獲益。企業深知，在日益數字化的經濟中，大數據分析將是一個關鍵的組成部分。因此，為了獲得競爭優勢，企業將需要管理和利用他們所擁有的數據。為此，企業必須為其組織考慮的任何大數據計劃制定一個業務優先的戰略。其目標是降低運營成本，增加收益，降低風險。

通常企業知道潛在的收益領域和可能的用例，但沒有數據來支持他們的主張。因此，他們必須認識到這樣的用例--并從較小的項目開始--可以使他們在數據的支持下創造價值。然后，他們將學習成果復制到其他用例中。成功取決于正確的工具，因此，企業必須明智地選擇能夠幫助他們實現業務目標的工具。

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