在当今的商界中， 大数据是被讨论的最多的话题之一。世界各地的决策者试图了解他们如何能准确地收集，管理，分析，并使用新的数据。在过去的几年中，高管们看待大数据集中在三个V：巨大的数据量与数据完整性——数据容量（volume），在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联——种类（variety）和更快地满足实时性需求——速度（velocity）。但是，无论一个组织有多少管理大量的数字信息的经验，仍存在大数据计划部署不当引起的诸多风险。
“越多越好”的口号带给信息管理者一定的担心。事实是，公司收集了过多的原始数据——远超于他们能处理的范围。这会增加安全，性能和管理方面的难度。因为企业控制下的数据量增长实在太过迅速。例如某企业可能需要引入更为先进的存储环境——因为决策者不确定他们收集存储的信息是否有用、以及如何使用。在许多情况下，这些高管们发现云计算架构可以跟上最新信息爆炸，因为它能提供一个可扩展的，灵活的，充足的存储选项。
虽然在如何处理信息资产的问题上可以通过云计算简化流程。但是当涉及到大数据时，有一个更重要的问题需要考虑：如何将原始信息转化为商业资产。
维护数据的价值
数据的空前增长，不仅对存储和资源安全提出挑战，它也引发了一个关于分解信息速度的独特的现象。与供求关系类似，提供更多的资源并不意味能产生等量的价值。对于企业来说，决策者需要在海量的数据失去意义之前快速使用这些资产。
信息管理者指出，在数据衰减之前，更多的资源被生成并收集。这种情况下，企业可以利用实时分析技术尽可能迅速地将非结构化数据转化为有用的信息。这个过程将会给许多企业带来竞争优势，使其能够改善客户体验，甚至预测用户的动向。
这种观点得到了某智慧数据报告的认同。报告还并指出，大数据带来的好处不一定是收集更巨量的资源 ，而是获得其价值。通过迅速将新获得的数据转换成有意义的信息，并据此针对特定客户定制服务，企业可以确保他们的大数据计划不仅是有效的，并且能够为企业提？？供特有的机会。
有句话说的好——细节见成败——这句话在涉及到大数据的时候尤为适用。全面规划的策略与正确的执行对企业来说比不停按照愈发爆棚的信息施行临时性举措有利的多。随着产生，收集和分析更多的数字资源，决策制定者需要确保他们有能力和必要的工具，来快速转换这些数据，以确保它们可被用于提供独特的、差异化的产品以及服务，帮助企业获得竞争优势与客户的长期信任。
