大数据项目对企业来说可谓是充满了挑战：这项未经测试的新兴技术，使得企业很难找到具备了相关能力的员工和合作伙伴;而围绕着该技术还充满了各种不明确或不切实际的期望。除了这些顾虑之外，大数据的主要问题之一是您的企业是否在企业应用程序方面充分做好了准备，以便提供给分析项目所需的数据。所以，当您的企业在匆匆上马大数据项目需求倡议或签署花哨的新的硬件和软件采购订单之前，请务必考虑您的企业是否做好了相关应用程序方面的准备工作。

　　基础步骤

　　在大数据工作方面所存在的一个主要的错误是没有解决您现有的数据相关的位置、结构和质量等问题。作为大数据项目的核心，大数据的处理过程是一个分析过程，设计用于产生出有用的信息。就像没有一袋面粉的话，您不可能烤出美味可口的面包一样，没有适当的数据信息源，大数据项目也将不可能分析并导致任何可操作的结果。

　　位置问题是关键

　　虽然这一问题似乎是老生常谈了，但分析数据的第一步的确是要知道去哪里找到相关所需要的数据信息。在大型企业中，可能有是数十万的企业应用程序连接到网络接口、中间件和数据存储库。看似简单的信息，诸如客户信息或销售数据资料可能分散在相关不同的系统中，所以您的企业需要确定在哪里可以找到所有这些对象的属性，对分析项目本身是有用的。

　　即使你的企业并没有立即部署大数据项目的计划，对您企业的数据进行合理化的定位也是值得的。至少，其可以帮助您了解您所存储的数据有多重要，以及如何通过您的环境合理处理应用程序或数据仓库项目，并考虑简化并集中管理您的数据。

　　寻找真相

　　如果你曾经参加过一个企业应用程序的部署实现过程，你可能听说过“真相的来源”这一术语。由于这些类型的系统是为了解决一个主要问题，即为关键数据提供一个单一的位置。对于这些系统在其生命周期的不同阶段，大多数企业有多个相同的数据源。处理过程可能会将产品视为系统的“释放”，而供应链系统则可能会将产品视为长期停产。

　　如果你的企业十分看重大数据及其分析项目，消除这些多个真相来源将大大简化您企业的数据采集工作。如果你缺乏判断相关数据是否是“真相的来源”的自信，你如何有自信基于您所收集的数据进行分析工作呢?

　　学会走之前，先学会爬

　　请务必告诉您的业务合作伙伴，您的企业在没有准备好的情况下，绝对不会开始部署时下流行的解决方案。所以，在短期内您的企业会考虑“3-C举措”：即巩固(consolidate)、清理(cleanse)，并集中(centralize)数据。这些不能单凭将焦点集中于数据，通过在企业范围内采用会计软件包，你会得到功能和工艺方面的改进，并被迫一路上清理和巩固您的数据。在启动大规模的大数据倡议之前，请考虑一些更传统的企业分析方法来衡量你的企业是否在收集，清理和分析大量数据方面做好了充分的准备。

　　这些工作可能并没有不断变化的大数据世界那样令人兴奋。但从长远来看，如果你的企业在这些方面已经做好了充分的准备，您的企业将会运转得更好更有效。而不会不断针对每个分析工作就在纠缠于不同的数据，而是按照您所适应的方式从容的处理。