作為一個新生領域，盡管大數據意味著大機遇，擁有巨大的應用價值，但同時也遭遇工程技術、管理政策、資金投入、人才培養等諸多領域的大挑戰。隻有解決這些基礎性的挑戰問題，才能充分利用這個大機遇，讓大數據為企業為社會發揮最大價值與貢獻。
大數據分析工具麵臨的難題
無論是從實際數據量方麵來看，還是從業務重要性方麵來看，大數據都很大。盡管大數據如此重要，還是隻有38%的企業做好了處理不斷湧入的大數據的準備。
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於獲得大數據，並且能迅速獲得洞察力，否則大數據分析工具的用處並不是很大。
下麵是大數據分析工具麵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。
你能說出貴企業的所有數據源嗎?麵對眾多的傳感器、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?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製的體驗。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於事。