就在您認為大數據不可能再變大時，它還在不斷變大。無論其實際大小，大數據正在顯示價值。各個地方的組織都有各種形態與大小的大數據。這些組織意識到其重要性、機遇以及給予關注的迫切需要。很顯然，無論忽略與否，大數據都會不斷發展。

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已掌控大數據（在明了其價值前儲存的多結構混亂數據）的組織正在提升組織效率、提高收益，并發展新的業務模式。他們是怎樣做到的？這些機構成功的方法可以總結為七條建議。

　1、以短期考慮促進長期考慮

擔心能否跟上大數據的潮流的人，不止您一個。一切都瞬息萬變，因此無從知道今年或明年哪些工具、平臺或方法是最好的。

放寬心。這種快速演變的形勢可以為您服務。

每年，供應商都在大數據使用方面不斷提高。關系與在線交易系統（OLTP）會越來越高效、越來越智能，無論是在內部還是云中運行。技術的發展將會緩和Hadoop及數據倉庫之間的關系。而且，始終會有產品上市，更精準地滿足您的具體需求。

因此，敬請寬心。對采納新產品保持開放心態，只要這些產品能提供足夠價值，就能名正言順地融入您的現有環境。保持能夠直連多種格式的商業智能平臺。您現已準備好應對市場變化。

　2、看清錯誤選擇

貴機構需要什么，Hadoop還是數據倉庫？別說，這還真是個有陷阱的問題。不光是Hadoop與數據倉庫能夠很好地協同工作，機構實際上還能從兩者的協作獲益。數據倉庫用來壓縮重要結構化數據再適合不過，還能把數據存儲在商業智能工具和儀表板能夠輕松找到的地方。但其弱勢是，分析過程與某些類型的轉換較弱且慢。

這一點正好由Hadoop補充。此外，盡管Hadoop在交互式查詢與數據管理方面較為弱勢，但其善于快速容納原始、未結構化的復雜數據。這兩者合而構成共生關系。例如，想象一下高層管理用來預測下一年庫存需求的數據。數據集可能很大，幾乎沒有時間給數據建模、重新結構化，也沒有時間以其他方式預處理好數據，供數據倉庫使用。

高層管理人員用完以后，可能僅一周時間，就會丟棄。這就是Hadoop該出來發揮作用，細化數據并把樣本發送到數據倉庫的時候。“大數據并不是數據倉庫的替代品，”ThirdNatureCEOMarkMadsen在其“大數據的真實含義”一文中寫道，“也不是單獨維護的孤島。大數據是新IT環境的一部分。”

不要在選擇Hadoop還是數據倉庫這個問題上不知所從。您可以，也應該使用兩者。

　3、濃縮大數據，使之一目了然

結構出色、考慮周全的可視化平臺讓其他系統都黯然失色。這是電子表格無法帶來的。

大數據可視化之后，濃縮到一目了然的程度。AberdeenGroup的一份報告發現：“在使用可視化發現工具的機構中，48%的商業智能用戶，無需IT人員的幫助，即可找到需要的信息。”如果沒有可視化發現工具，這個比例降到了23%。

此外，根據這份研究，使用可視化數據發現的經理較之沒有可視化數據的經理找到及時信息的可能性，要高出28%。

或許，最為重要的是，在涉及到大數據的情況下，報告發現可視化還能促進與大數據的互動。較之其他經理，使用可視化數據的經理與數據廣泛互動的可能性要高出一倍多（33%比15%）。另外，這些經理還更有可能即興提問，往往是受到前一刻洞見啟發的問題。以可視化的方式探索數據，使得數據生動呈現，讓大腦能夠瞬間理解。富國銀行戰略規劃副總裁達納·朱伯稱：“會有一些萌生的想法，這是電子表格無法帶來的。”

借助可視化分析，您還可以隨時做兩件事：

改變正在查看的數據，因為不同的問題往往需要不同的數據。

改變查看數據的方式，因為每種視角都可以回答不同問題。

利用這些簡易步驟，您就進入了名為“可視化分析循環”的狀態：獲取數據、查看數據、提問并回答問題，然后周而復始。每一次，您的問詢都會隨洞見深化。

您可以向下搜索、向上搜索，或者橫向搜索。您可以把新數據添加進來。隨著可視化加速并擴展您的思維，您會創建一個接一個的視圖。

準備就緒后，就可以分享。同時提出并回答自己的問題，加速整個團隊的洞見、行動和業務成果。

　4、賦予用戶以深刻洞見

您是否認識迷上了洞見的人？沒有什么能阻止這些人。他們不斷提出新問題并創造新價值，域名注冊，直到完成一切，心滿意足，或者直到需要填寫IT申請。

有了大數據，對洞見就入迷更深了。然后就是熱情澎湃地投入。現在，除了自助式數據分析外，根本沒時間忙別的。