在当今以数据为驱动的数字经济中，大数据使我们有可能帮助获取见解并发现模式，从而为改善客户服务和应对网络威胁提供决策依据。大数据分析使企业能够从大量数据中快速分析和提取有意义的信息。因此，企业为其大数据分析基础设施选择正确的软件、硬件和安全解决方案是很重要的。
大数据通常分为结构化、非结构化和半结构化。在这些数据中，结构化数据是最容易处理的，而非结构化数据需要大量的工作才能适合处理。此外，大数据分析还面临着数据收集、存储、分析、可视化、查询、隐私等诸多挑战。
要清理数据并使其适合进一步处理，需要使用几种技术。据弗雷斯特研究公司(ForresterResearch)称，目前存在一个由22种技术和工具组成的生态系统，它们共同为企业提供大数据分析的真正好处。除了这一技术生态圈，Hadoop、MongoDB、Couchbase、KAFKA、AmazonEMR、ApacheHive、ApachePig、ApacheSpark、Yarn、MapReduce等都是比较常用的大数据解决方案。
使用智能数据管理解决方案
为了构建数据驱动的智能企业，企业必须使用智能数据管理解决方案——其中包括硬件、软件和支持服务的平衡组合。他们必须使用能够根据不断增加的数据量进行伸缩的硬件。如今，专门构建的硬件(尤其是用于大数据分析的硬件)很容易获得，由于其对原始数据和分析数据的巨大存储能力，它们支持高性能。
虚拟基础设施必须足够健壮，以支持广泛的应用程序。因此，企业必须考虑能够支持在混合和多云环境中管理数据的软件解决方案。大数据分析既有专有的解决方案，也有开源的解决方案。
解决安全问题
由于大数据容易受到网络威胁，企业必须充分解决数据安全问题。他们必须部署能够保护数据免受可能暴露的解决方案。也就是说，确保具有不同平台和环境的复杂基础设施的安全性可能是一项艰巨的任务。因此，企业必须寻找能够使用相同的策略和事件管理保护所有接触点的解决方案。此外，还有一些基于云的安全解决方案可以帮助企业实现自适应的安全策略，以实现长期保护。
培训团队成员
最后，考虑到大数据分析专业人才的短缺，企业培养和留住有技能的团队成员至关重要。这将有助于企业提高生产率，获得竞争优势。
