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无论从实际数据量方面来看，还是从业务重要性方面来看，大数据都很大。尽管大数据如此重要，还是只有38%的企业准备好处理不断涌入的大数据。

原因何在?如今的数据具有多种多样的形式，而且来自许多不同的数据源。更为重要的是，除非有需要的那些人易于获得大数据，除非能迅速获得洞察力，否则大数据分析工具的用处并不是很大。

下面是数据分析面临的四大最常见的难题：

1.需要在更短的时间内处理更多的数据

你可曾知道，每天生成的数据多达2.5 x 1018字节?你能说出贵企业的所有数据源吗?面对众多的传感器、社交媒体、事务记录、手机及更多数据源，企业完全淹没在一片数据汪洋之中。

你是不是借助分析工具来从容地应对数据和决策?咱们还是实话实说吧：要是花很长的时间才获得洞察力，连最先进的分析工具对你也不会有太大的助益。

要是缺乏具有弹性的IT基础设施能够迅速处理数据、提供实时洞察力，你可能要花太长的时间才能做出关键的业务决策。

2.确保合适的人员可以使用分析工具

你是否觉得贵企业很难将分析结果转化为实际行动?

数字时代的消费者期望从第一次搜索一直到购买都有定制的体验。尽管许多公司通过奖励计划、网站跟踪、cookie和电子邮件收集了大量的数据，但要是无法分析数据，无法提供消费者具体需要的产品或服务，还是会错失商机。

如果合适的人员无法使用合适的工具，你拥有多少海量的客户数据都无济于事。

3.高效地处理数据质量和性能

每个人之前都碰到过这种项目：项目实在太庞大了，持续时间又长，结果项目越来越庞大，实际上无力跟踪性能指标。这就变成了一个恶性循环：在没有洞察力的情况下贸然做决策，洞察力被长年累月的工作隐藏起来。

设想一下试图在没有任何可靠或一致数据的情况下跟踪需求、利润、亏损及更多指标。是不是听起来觉得近乎不可能?确实如此。

现在不妨设想一下这种基础设施：与你的业务目标相一致，并且提供可以信赖的实用、实时的业务洞察力。是不是觉得听起来好得多?

4.需要可灵活扩展，适合贵公司业务的大数据解决方案

是否觉得你所有数据的潜力完全被遏制、有待发挥出来?不管数据位于何处，要是它没有合适的基础设施来支持，数据就没有太大的用处。

关键是共享式的、安全有保障的访问，并且确保自己的数据随时可用。想在合适的时候让合适的人员获得合适的洞察力，你就要有一套灵活、可扩展的基础设施，能够可靠地将前端系统与后端系统整合起来，并且让贵公司的业务顺畅运行起来。

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