谈到大数据重要的不仅是规模，数据量只是大数据的四个V之一，控制它是更容易克服的障碍之一。大数据最具挑战性的问题与其他V相关：数据种类的多样性、数据变化的速度、来自不同系统的数据的有效性以及其他使处理大量不断变化的数据变得困难的品质。

大数据可能采用许多不同的形式，包括非结构化、半结构化和结构化数据的混合。它还源自多种来源，包括流数据系统、传感器、系统日志、GPS系统、文本、图片、音频和媒体文件、社交网络和传统数据库。其中一些来源每分钟可以添加或更新数百万次数据。

数据不是以同样的方式产生的。因此，企业必须验证来自多个来源的大量数据是否可信且正确。这种非常多样化的数据可能需要其他存储库的补充。处理所有这些棘手问题的能力是释放大数据对组织价值的关键这始于深思熟虑的方法。

智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用所有这些数据至关重要。

大数据战略概述了将组织转变为更加数据驱动并因此获得成功所需的条件。它应包括帮助组织实现数据驱动愿景并将其引导至大数据应用程序的特定业务目标的说明。

大数据战略的企业很重要，很多时候，企业的数据都存储在孤岛中无论是数据仓库还是缺乏数据集成的各种部门网络，这使得企业几乎很难全面了解他们的所有数据。此外，海量数据集中的数据质量和数据源的可靠性都可能出现波动，存储和相关数据管理费用可能非常昂贵。

随着企业竞相管理和应对公司的日常运营，制定大数据战略只能退居二线。但是，如果没有适当的计划，企业会发现自己要处理在整个组织中同时发生的大量大数据操作。这可能会导致多余的工作，或者更糟糕的是，与公司的长期战略目标不一致或无法明确满足的相互冲突的活动。

大数据战略应该包括什么?一个好的大数据战略为如何利用数据来支持和改进业务流程以及用于管理大数据环境的方法制定了具体计划。它集成的策略必须是可执行的、被广泛接受的，并且基于企业范围内的理解，即数据是一种资产可以使公司获得长期成功。战略还应概述如何解决上述困难。

制定成功战略的关键是将大数据视为不仅仅是一个技术问题。与公司利益相关者协商并征求他们的意见至关重要。这将有助于确保实施该方法：大数据管理的许多部分与文化契合度和技术支持度一样重要。企业管理者和高级管理者必须支持和参与大数据战略。