遵照以下6種最佳方法，可以打破競爭，創造新的收入來源，更好地為客戶服務。

大數據和分析方案可以改變游戲規則，為您提供洞察力，幫助您打破競爭，創造新的收入來源，更好地為客戶服務。

大數據和分析方案也可能產生巨大的錯誤，導致浪費大量資金和時間，更不必說會流失一些有才華的技術專家，他們已經厭倦了在這種管理不善的環境中工作，令他們沮喪。

如何避免大數據分析失敗呢?從基本的業務管理角度來看，有一些最佳做法是顯而易見的：一定要有公司最高層管理人員的支持，確保所需的全部技術投資獲得足夠的資金，并引入具有專業知識的人才和/或提供良好的培訓。如果你沒有先解決這些基礎問題，那么沒有什么比這更重要了。

假設您已經解決了這些基礎問題，大數據分析的成功與失敗之間的區別在于如何處理大數據分析的技術問題和挑戰。您可以做以下幾點來確保大數據分析的成功。

1. 慎重選擇您的大數據分析工具

許多技術上的失敗源于公司購買和實施的產品，這些產品經過實踐證明是非常糟糕的，完全不適合公司想要實現的目標。任何供應商都會用“大數據”或“高級分析方法”這些詞來描述他們的產品，試圖利用這些術語來大肆宣傳。

但產品的質量和效率以及側重點，都有很大的不同。因此，即使你選擇了一種技術上很強的產品，但它可能不是你真正需要的產品。

幾乎所有大數據分析工具都需要具有的一些基本功能，例如數據轉換和存儲架構(如Hadoop和Apache Spark)。但是，在大數據分析領域也有多個細分領域，所以您必須為您的技術戰略實際涉及的這些細分領域購買產品。這些細分領域包括流程挖掘、預測分析、實時解決方案、人工智能和商業智能控制面板。

在決定購買任何大數據分析產品或存儲平臺之前，您需要先了解真正的業務需求和問題，然后選擇那些能有效解決這些具體問題的產品。

例如，由于編譯龐大的數據集很復雜，您會選擇認知大數據產品，例如采用人工智能分析方法來分析非結構化數據。但是，您不會將認知工具用于分析結構化和標準化數據，因此您可以選擇眾多分析產品中的一個來實施，以更合理的價格產生實時高質量的洞察力，電信公司(沃達豐)大數據的全球流程負責人，來自以色列的埃斯波西托(Exposito)說道。

埃斯波西托說，在為您的生產環境選擇產品之前，至少要使用兩種產品來運行驗證其設計概念，這是明智的。該產品還應該能夠與您的企業相關平臺進行交互。

每個大數據分析工具都需要在后端系統中開發數據模型。這是項目最重要的部分。因此，您需要確保系統集成商和業務主題專家能夠攜手合作。花些時間，第一次就把該項工作做好。

一定要記住，這很重要，正確的數據應該始終可以使用并轉換為商業語言，因此用戶會完全理解輸出的結果，從而可以使用它來尋找商機或進行流程改善。

2.確保工具易于使用

大數據和高級分析方法很復雜，但是商業用戶用于訪問和理解數據的產品則不需要很復雜。

為商業分析團隊提供簡單有效的工具，用于數據發現以及分析和使數據可視化。

莎倫·格拉芙(Sharon Graves)說，對于域名注冊商GoDaddy來說，找到適合的組合工具并不容易，該公司使用商業智能工具—evangelist進行企業數據分析。該工具必須可以方便快速地進行可視化，而且可以進行深入數據分析。GoDaddy公司能夠找到一些產品，可以讓商業用戶輕松獲取適當的數據，然后自行生成可視化數據。這樣就可以使分析團隊解放出來，進行更高級的分析工作。

最重要的是，不要向非技術性商業用戶提供程序員級別的工具。他們會由此變得沮喪，可能會使用以前的工具，而這些工具是無法勝任工作要求的(否則，你不會有大數據分析項目)。

3.使項目和數據與實際業務需求吻合

大數據分析工作可能失敗的另一個原因是分析工作最終用來搜索并不存在的問題。信息服務供應商益博睿(Experian)的全球數據實驗室(Global Data Labs)首席科學家Shanji Xiong說，這就是為什么你必須將想解決的商業難題或需求建立在正確的分析問題上。

關鍵是在項目的初期讓具有很強數據分析背景的主題專家與數據科學家合作來界定問題。

以下是益博睿公司的大數據分析方案的一個例子。當制定分析解決方案來打擊身份欺詐時，所面臨的挑戰可能是評估各項個人身份信息(PII)是否合法，香港主機租用 香港高防服務器，例如姓名、地址和社會保險號碼等。或者面臨的另一個挑戰可能是當一個客戶使用一組身份信息申請貸款，評估該客戶是否是那些身份信息的合法所有者。或者這兩種挑戰可能同時存在。