大数据时代下的今天，企业在做决策时更加注重数据驱动，那些收集数据、分析数据并用于商业决策的公司，相对于传统企业更有竞争力。CA Technologies曾经做过一项面向全球的调查，调查显示，高达90%的公司认为大数据能对他们带来好处。
大数据不是一拍脑门说做就做的，单纯的收集数据只能称之为海量数据，要想利用大数据独占鳌头走向巅峰，还要注意以下几点。
以短期考虑促进长期考虑
一切都瞬息万变，很多人担心跟不上大数据的潮流，因此无从知道今年或明年哪些工具、平台或方法是最好的。别担心， 这种快速演变的形势可以为您服务。
每年，供应商都在大数据使用方面不断提高。 关系与在线交易系统(OLTP)会越来越高效、越来越智能，无论是在内部还是云中运行。 技术的发展将会缓和 Hadoop 及数据仓库之间的关系。 而且，始终会有产品上市，更精准地满足您的具体需求。
因此，对采纳新产品保持开放心态，只要这些产品能提供足够价值，就能名正言顺地融入现有环境，保持能够直连多种格式的商业智能平台。
Hadoop还是数据仓库 不难选
数据仓库用来压缩重要结构化数据再适合不过，还能把数据存储在商业智能工具和仪表板能够轻松找到的地方。 但其弱势是，分析过程与某些类型的转换较弱且慢。
而Hadoop正好弥补数据仓库的缺点，虽然Hadoop在交互式查询与数据管理方面较为弱势，但其善于快速容纳原始、未结构化的复杂数据。因此，不要在选择 Hadoop 还是数据仓库这个问题上不知所从，两者并不是对立的，而是相辅相成共生的关系。
获取数据应有底线
大数据对人类有这大作用，我们可以利用大数据找寻出我们所需要的，但要在法律所认可的前提下。
目前，80 多个国家有数据隐私法。欧盟规定了七个“安全港隐私原则”，用以保护欧盟公民的个人数据。 在新加坡，个人数据保护法于 2013 年 1 月生效。 在美国，《萨班斯·奥克斯利法案》让所有上市公司均须公开通告，而《健康保险隐私及责任法案》(HIPAA)则设立了医疗隐私的国家标准。我国也一直在积极完善关于隐私方面的法律法规。因此，潜入大数据的海洋之前，务必严肃看待遵守治理与隐私标准的需要。
有效的利用才能形成更大的数据
大数据是对海量数据的分析，而海量的数据需要千千万万的不起眼的小数据组成，每个数据集本身可能提供价值。 综合起来，则能够提供大价值。
举例而言，在消费品行业，只有混合了消费者信心数据与购买数据后，高层管理才能全面理解消费行为。
价值大部分归属于混合了关系、半结构化与原始数据的机构。无论数据是在电子表格、数据库、数据仓库、类似 Hadoop 的开放式源文件系统中，还是以上都有，都需要能够灵活快速地连接到数据并进行整合。
本文转自d1net（转载）
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