多年來，企業在大數據規模都面對一些障礙，以下是四個主要障礙：

改變微弱且滯后

企業操作大數據來提跨越產力并不是一蹴而就的，相反，我們可以把它視為企業基本設施的基礎架構，這就意味著在很短的時間內，大數據是不容易被替代的。盡量新興企業可以或許很好地接管這一事實，域名免費備案 directadmin購買，但許多業界耕種數年的傳統企業卻不得不開始重塑本身的大數據兼容性。

這是一個相對艱巨的進程，一些成熟的企業正在試圖采納一些法子來適應不絕成長變革的外部情況。在實踐中，評估哪些業務可以從大數據中受益，哪些可以讓受眾和出產力互動產生變革等。

專家供不該求

大數據的新實踐在不絕證實，東西已經與技術的成長沒有太大的干系，并號令新一批數據專家來陳設一些新的計策。然而，剛結業的大學生由于大學基本常識無法與實踐相融合，致使想要充實操作大數據的企業不得不接管行業內專家較高的本錢需求，同時，競爭也是相對劇烈的，可是很有須要。

企業不確定是否需要大數據的支持

不幸的是，許多企業正在以一種渴求的心態來操作大數據，可是假如你在不知道想要辦理什么問題的環境下獲取大數據，這將會是無用的。

然而，企業想要盡快獲取最有代價的大數據，必需要公道分派時間，仔細研究實際需要完成的任務，一般涉及從開拓融合系統到數據實踐操縱等。假如信息存在差距，大數據就會起到很重要的引導浸染，你能在這個時候抓住要害，就能讓大數據為本身處事。

追求速率，造成數據冗余

假如把大數據想象成一堆干草，那么，企業獲益的數據就是個中一種特定的干草，正確利用大數據就是從一堆干草中尋求正確的干草范例，并舉辦提取。可是，許多企業沒有意識到這一點，老是認為所有的干草都是有代價的、正確的，因此，企業經常利用太多的數據源、數據收集要領，而且投入太多的數據請求，這樣就會造成數據冗余，沒有一個是準確的或是可操縱的，雜亂和錯誤也會進一步阻礙有益數據的成長。

為此，企業需要改造其利用大數據的方法，不宜過分追求數量，而忽視正確數據的代價。

（中國IDC圈翻譯，未經答允，克制轉載！）