ManageEngine公司是一家企业IT管理软件提供商，总裁Raj Sabhlok表示：现如今，大数据为忙碌的IT部门提出了新的挑战，其中许多麻烦早已不仅仅只是实施并部署一项新的数据管理平台的后勤问题那么简单了。企业的IT部门的问题早已经从收集不到足够的数据转变为数据太多了。
“如果倒退到10年前，从IT的角度来看，我们严重的缺乏收集的数据。彼时，我们对于企业相关的系统、网络和应用程序没有足够的数据信息。” Sabhlok表示。“但现在，企业的一切数据信息都已能够被检测。我们正处在这样一种情况之下，即你企业的应用程序、系统和设备均能够针对相关的事件和日志发出警报。总的来说，这些都是所谓的机器的数据。”
这真的是好现象吗?企业收集越多的数据就越好吗?不一定。
“我们的大多数客户发现，收集如此众多的数据并没有很好的帮助到他们。” ，Sabhlok说。“首先，他们需要花费大量的精力来维护这些数据。所以当你的企业想要处理掉一批大数据时，这真的是一项相当艰巨的任务。”
除了要确保企业系统和应用程序的可用性、性能和安全性，企业的IT部门通常还需要支持企业的大数据战略任务。“企业正试图利用大数据分析来提高和优化他们的业务，而这一分析他们是通过对历史数据进行筛选来进行的。” Sabhlok说。
大数据还可以帮助企业开拓其内部IT组织的有效性。但往往这些来自多个数据源的海量泛滥的数据信息无法提供务实的，能够带来直接利益的信息。“企业需要的是可以用来直接操作的东西，需要的是可以在企业内部利用各种过滤器对所有的数据源进行过滤，而不是进行全面的大数据项目。”Sabhlok建议从“小数据”尝试开始，企业真心没必要一开始就立即上马大型的大数据项目。Sabhlok告诉InformationWeek说。
企业需要密切关注他们现有的工具功能的可操作性数据报告，这其中就揭示了可操作的数据。“我们希望企业能够充分利用其已经拥有的相关信息。”Sabhlok说。“这就是我所说的‘小数据’战略。从小处着手，并一点点的开始操作，这样你最终将可以得到一些大的结果。”
安全性是便是这种务实的做法可以充分发挥作用的一个领域，Sabhlok说，通过让IT部门知道何时有可疑的威胁安全的事件发生，需要立即采取行动。“IT部门需要有某种预先的警告。例如，某个销售代表在纽约登录到企业网络，但记录显示该销售代表曾经在3点钟从一个来自俄罗斯的IP地址登录过......”他说。
如果一家IT企业有多个数据源，但却没有相关的工具来处理这些数据信息，进而帮助企业提供可操作的见解，这是一个潜在的巨大的问题，Sabhlok指出。
客户和供应商同样如此。他们往往专注于大数据系统发出的警报，而不是其功能的数据报告。他们应该花更多的时间学习那些通俗而又实用的细节，比如，系统会收集什么样的数据;以及如何能够更容易的导出数据信息(如CSV文件或关系数据库)，Sabhlok建议说。
“你需要了解功能数据报告，并确保这些报告能够解答如何改善您企业的业务的相关问题。”他说。
