通過提供對更廣泛信息的訪問，大數據可以幫助數據分析師和業務用戶產生分析見解。成功的大數據分析應用將揭示壹些趨勢和模式，為決策提供更好的服務，並將指出新的創收機會和使企業領先於商業競爭對手的方法。但首先，企業通常需要增強其現有的IT基礎架構和數據管理流程，以支持大數據架構的規模和復雜性。
Hadoop系統和NoSQL數據庫已經成為管理大數據環境的重要工具。然而，在許多情況下，企業使用其現有的數據倉庫設施或新舊混合技術來管理流入其系統的大數據。
無論公司部署何種類型的大數據技術堆棧，都有壹些必須考慮的共同因素，以確保大數據分析的有效框架。在開始大數據項目之前，看壹看項目必須承擔的新數據需求的更大圖景尤為重要。我們來考察壹下需要考慮的四個因素。
數據準確性
BI和數據管理專業人員必須熟悉數據質量問題。許多BI和分析團隊努力確保數據的有效性，並說服業務用戶信任信息資產的準確性和可靠性。廣泛用作個性化分析庫的電子表格或電子表格軟件，可以彌補對數據的不信任:Excel存儲和操作分析數據的功能創造了支持自助分析能力的環境，但可能無法激發其他用戶對結果的信心。數據倉庫以及數據集成和數據質量工具可以通過提供管理BI和分析數據的標準化流程來幫助建立信心。但是，由於數據容量越來越大，數據類型越來越多，特別是當涉及到結構化和非結構化數據的混合時，會增加壹個大數據的實施難度系數。對於大數據實施的成功和分析框架的使用來說，建立評估數據質量的標準並對其進行升級以處理更大和更多樣化的數據集非常重要。
存儲適用性
數據倉庫的核心需求是處理和存儲大型數據集的能力。但是並不是所有的數據倉庫都滿足這方面的要求。有些針對復雜的查詢處理進行了優化，而有些則沒有。並且在很多大數據應用中，與交易系統相比，由於非結構化數據的加入，數據創建和收集的快速增長，需要用Hadoop和NoSQL技術來增強數據倉庫。對於壹個想要獲取和分析大數據的組織來說，僅僅有存儲容量是不夠的；重要的部分是數據應該放在哪裏，以便數據可以轉化為有用的信息，供數據科學家和其他用戶使用。
查詢性能
大數據分析依賴於及時處理和查詢復雜數據的能力。壹個很好的例子是，壹家公司開發了壹個數據倉庫來維護從電能表收集的數據。在產品評估的過程中，壹家供應商的系統有能力在15分鐘內處理700萬條記錄，而另壹家公司在同壹時間內最多可以處理30萬條記錄。能否找到合適的基礎設施來支持快速數據可用性和高性能查詢意味著成敗。
穩定性
隨著許多組織的數據量和數據類型的增長，大數據平臺的建立需要考慮未來。需要提前考慮和驗證被評估的大數據技術是否可以擴展到不斷發展的需求所要求的水平。這超出了存儲容量，還包括性能，特別是對於那些從社交網絡、傳感器、系統日誌文件和其他非交易來源獲取數據作為其業務數據擴展的公司。
分析多樣而復雜的數據集需要壹個強大而有彈性的大數據架構。通過在規劃項目時考慮這四個因素，組織可以確定他們是否已經擁有可以處理如此苛刻的大數據的分析程序，或者是否需要額外的軟件、硬件和數據管理流程來實現他們的大數據目標。
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