讓我們突破管理數(shù)量之龐大這一點，考察一下大數(shù)據(jù)基礎設施方面仍存在著某些不足，其是否是基于Hadoop的、或者是基于ADBMS，又或者是兩者的組合。企業(yè)尋求最大限度地提高大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值必須有效地解決這些問題。

如下三個建議，幫助您的企業(yè)最大限度地提高大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值：

第一、縮小商業(yè)用戶和大數(shù)據(jù)之間存在的差距

目前的實現(xiàn)需要許多相同的組件，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫/商務智能（DW/BI）系統(tǒng)，包括建立必要的數(shù)據(jù)模式和SQL查詢。這些通常是不能直接訪問的大規(guī)模并行處理（產(chǎn)量）的分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop，路線數(shù)據(jù)批處理模式。連同正常的延時與數(shù)據(jù)倉庫相關的，這可能會導致影響實時決策的盲點。

第二、在同一時間管理多個源

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)通常在同一時間管理一個來源的數(shù)據(jù)。因此，復雜關系數(shù)據(jù)類型之間往往錯過。信息管理和分析隔離作為一種（非常大的）倉可以產(chǎn)生只有一個子集，并存在潛在產(chǎn)生的問題多于答案的可能。一個完整的信息圖片將結合企業(yè)其他相關記錄的大數(shù)據(jù)實現(xiàn)。企業(yè)必須重新考慮他們的孤立大數(shù)據(jù)，重構他們獲取和分析與解決問題所使用的分析方法，以便可以讓統(tǒng)一的數(shù)據(jù)通過。

第三、發(fā)展語境業(yè)務

非結構化內(nèi)容，如文檔、電子郵件、網(wǎng)頁內(nèi)容、流暢的文字、SharePoint，通話記錄和調(diào)查，既不分類也不進行分析，結合上下文理解。大多數(shù)大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)斷言他們“處理”的數(shù)據(jù)是非結構化的，但他們不執(zhí)行文本分析或真正結合語境進行非結構化的內(nèi)容分析。語境業(yè)務的理解，有助于發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)洞察力，必須開發(fā)。

審查現(xiàn)有的大型數(shù)據(jù)基礎設施的這些問題證實了企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)遠遠超出IT領導人們的理解和想象。使用上述的技巧，而不只是管理大數(shù)據(jù)作為自己單獨的筒倉，可以幫助您獲得新的見解和系統(tǒng)數(shù)據(jù)。