大数据分析有助于在业务层面获得竞争优势。在这篇文章中，我们回顾了大数据分析成功的主要关键。
大数据既是巨大机遇的代名词，也是不小的挑战。对于企业来说，新的数字时代提供了海量且不断增长的信息，而利用这些信息的机会也在不断增加。然而，开采这种“新石油”需要懂得如何去做，并始终寻求最大限度提高效率。
事实上，找到一种方法来做到这一点需要分析大数据。幸运的是，今天我们拥有能够以低成本存储和处理大数据的技术。但另一方面，它的出现，却无法与颠覆性技术相提并论。
相反，新的大数据分析技术可以与传统的BI系统共存，开展联合工作，响应高级分析需求，同时提供传统系统提供的 尼日利亚 whatsapp 数据 解决方案。事实上，在实践中，能够将它们统一起来的管理策略在识别趋势时可以实现高可靠性，并最终为关键的业务决策增加价值。
新的行动呼吁
大数据分析成功的秘诀
正如我们所指出的，大数据分析对于企业来说是一个真正的金矿，这需要企业进行智能地适应。毫无疑问，充分利用资源并尽量减少预算是分析项目成功所要实现的目标。
实现这一目标意味着能够快速可靠地提供 干净、完整和及时的数据。然而，它的实现并不简单，因为它需要多种因素的结合，其中之一就是使技术适应分析的需求，这也需要类似的商业文化。毫无疑问，公司面临的最大挑战之一是赋予数据作为战略资产的真正重要性。
建立一种组织文化，给予各种形式的数据应有的价值，并让组织致力于数据驱动，对于从数据系统（无论是传统数据还是大数据）中获得性能至关重要。
除了这些关键因素之外，大数据分析的成功还需要其他同样重要的要求，例如：
规划： 成功的分析项目需要良好的规划。良好的开端意味着拥有正确的技术（能够满足最后期限的灵活架构等）以及明确的目标定义。
智能数据管理：当谈到拥有正确的技术时，我们的目标可以概括为寻求智能数据管理，理解为使用灵活且提供可靠分析的可扩展解决方案来分析大数据所需的能力总和。也就是说，理想情况下，架构能够对任何数据执行任何分析，以提供做出更好决策、提高运营效率或提供可行的商业想法所需的数据。
依靠专家：大数据使得精通大数据的业务分析师（被称为sta科学家）具有战略地位。尽管他们的概况非常灵活，涵盖了非常不同的专业概况，但事实是，他们日益增长的需求已使这些专业人员成为稀缺资源。
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知道如何找到他们：由于预计未来几年对数据科学家的需求很高，因此公司必须学会识别人才。在缺乏个别专家的情况下，建立适当的档案将允许创建响应公司需求的工作组。
Hadoop，一个关键元素：尽管Spark紧随其后，但Hadoop如今仍然是大数据的代名词。它的可扩展性、灵活性、稳健性和低成本功能使这个开源框架成为充分利用大数据的基本要素。并非毫无意义的是，作为一个巨大的数据储存库和处理器，这头黄色大象代表了大数据民主化的一场真正革命。
实时性的重要性：满足实时分析的需求，除了使用Hadoop之外，还需要使用内存引擎，比如Spark或者Storm，它们可以弥补最流行的引擎在高效存储和处理大数据方面的弱点。