大数据是重要的，但不是所有的数据都是重要的；数据分析是必要的，但不是对所有的数据进行分析都是必要的。

企业内部积累的数据量是巨大的和惊人的，这还不算企业从外部环境中获得的数据。涉及数据分析工作，那将是按照指数级数量在增长。企业若是不对这些数据进行良好的规划，大数据很快会变成企业发展的包袱，造成很大的副作用。

大数据的实现需要有硬件、软件以及服务等各种开销，它并不像某些传说中所说的那样是低成本或者无成本的，这对企业来说是一个常见的误区。进行深度的成本分解和分析就会发现隐藏在大数据背后的巨大的成本。

不过，这并不是说获取驾驭大数据的能力是一个错误，那些将决策建立在真实数据基础上的企业仍将从中获得真正的收益。大数据是一项能够解决我们经常无法验证的业务问题的新技术，对于CIO来说，重要的是对其保持持续的关注。他们必须要问：利用大数据真的会促进利润增长吗？以什么方式？持续时间有多长？要拥有这种能力需要什么？(www.daowen.com)

对一个企业来说，最好的方式是在组织的局部或者项目中采用大数据的方式而不是立即着手大数据企业的构建。这样能够让企业逐渐了解大数据内在的成本、收益以及价值等，然后企业管理者再去决定是否采取企业大数据化还是使用更缓和的方式在企业中展开。

一旦你验证了业务需求，那么就可以关注管理大数据所需的基础设施了。大数据项目可以扩展至亿万字节级，因此确保你拥有适当的存储基础设施非常关键。