在数字化转型的浪潮中很多软件企业都逐渐认识到了大数据价值，并加大对于大数据项目的投入，通过部署商业智能（BI）平台、大数据分析平台等方式，来挖掘数据价值、推动业务增长。然而很多软件企业在大数据项目中的失败经验却表明，不仔细研究企业的需求与资源匹配情况，贸然推动大数据项目可能存在着失控的风险，不仅无法像预期那样推动业务增长，还可能浪费企业的宝贵资源。
软件开发公司北京澳环科技表示，大数据分析是一个系统化的工程，不仅包括大数据的分析以及可视化呈现，还包括数据的搜集、梳理、数据仓库或是数据湖的创建等过程。对于所做的每一个大数据项目，企业都应该仔细的进行思考，认识到这些步骤应该如何推进，以及正在收集的数据对于业务有什么样的价值。
一、从低风险的项目开始
很多软件企业并不清楚大数据分析可以为企业带来什么样的价值，因此从低风险的小型项目进行验证是一个非常稳妥的方式，因为这些小项目可以帮助企业验证，所拟定的大数据分析路线是否与企业匹配，并提供宝贵的经验。而且，即使这些项目失败了，企业也可以非常好的控制自身的损失。企业可以先分析企业的收益数据：大多数企业都会定时搜集、发布企业的营收数据，这些数据不仅以结构化的形式呈现，而且数据集一般比较小，企业不需要进行复杂的数据搜集、清洗流程，非常容易着手，消耗的企业资源也很少。而且，这些大数据分析结果往往具备重要的业务指导价值，推动的内部阻力很小。
二、大数据分析计划和流程
在推动大数据分析时，企业需要制定规范化的大数据分析过程。很多软件企业在实施大数据分析之后，会抱怨分析师没有提供他们想要的大数据分析结果，对工作的实际价值并没有呈现，这既是一个期望管理问题，也是大数据分析的过程问题。企业的销售部门可能会抱怨BI平台无法帮助他们准确的描绘出不同地区的销售需求变动，其真实原因可能不是大数据分析平台本身出了问题，而是他们提供的数据不准确，或是销售系统未能翔实录入销售信息。要解决这个问题，企业需要在内部进行充分的动员与培训，除了让员工充分了解大数据分析的意义，就大数据分析的目标、方式达成一致，还应该督促员工严格按照大数据分析流程来搜集、分析数据，以降低这个过程中的不可控因素。
三、重视大数据的可视化呈现
很多软件企业的大数据分析之所以失败，是因为企业大部分员工，甚至包括管理者都无法感知到大数据分析存在的价值。而数据可视化的意义在于，其可以通过非常直观、清晰的方式将数据以充满“美感”的方式显示出来，这将给很多人带来巨大的视觉冲击，让大数据分析更具有科技感。由于其有助于增强员工对于大数据分析的信赖，并改善效率，因此其意义将不容小觑。企业可以从数据大屏等数据可视化项目入手，整合企业内部的数据并进行整体呈现，为管理者的决策提供参考，同时也能为企业的品牌展示提供一扇宝贵的窗口。由于大多数员工并不具备足够的数据敏感性，因此数据可视化的效果往往也决定着他们从数据中能够获得什么样的感知。
四、信赖大数据分析工具但是不要过度依赖工具
毋庸置疑，大数据分析平台是企业推动大数据分析的重要工具，大数据分析工具来支撑企业进行自助、探索式的大数据分析，降低数据门槛，企业熟练的运用此类工具，可以大幅提升其大数据分析的成功率。不同大数据分析工具之间的差别并没有那么大，所以工具并不是企业应该关注的唯一事情，他们应该将更多精力放在大数据分析策略的拟定以及数据的梳理之上。当然，由于很多软件企业缺乏相关的经验，其可以选择寻求经验丰富的大数据分析服务供应商来提供帮助。
五、了解大数据分析的性能控制
很多软件企业对于大数据分析都有着雄心勃勃的规划，并想要通过大数据、人工智能等技术来对数据的价值进行深入挖掘。然而，很多软件企业忽略的是，对于大数据集的数据进行深度分析会消耗大量的硬件资源，企业往往需要在私有云数据中心上进行大量投资才能满足需求，否则，深度分析对于性能的消耗将使其效率降低到让人难以忍受的程度。对于中小企业来说，在事先进行测试并了解大数据分析的性能限制非常重要。如果资源池所提供的性能不足，那么企业可以适度推迟深度分析项目的实施，加大对于性能不那么敏感的敏捷BI应用的投入。
六、并非所有数据都可用
必须记住虽然大数据分析倡导收集大量数据，但并不意味着所搜集的数据是干净的或可用的，也不一定都会对业务起到正向的作用。与数据量大，但是却充斥着低效与无用数据的数据集相比，数据噪音低、结构正确、足够丰富的数据集更具备价值，能够方便企业获得足够的洞察力。在数据真正被用于大数据分析之前，通常需要对数据进行改进、清理、重组，甚至与其他数据源相结合，只有这样才能生成足够准确且有预见性的数据成果。
七、留出学习曲线
大数据分析是一个长期并对于专业技能有一定要求的项目，即使企业部署了可自主分析的敏捷BI平台，指望所有员工都能迅速掌握大数据分析技能也是不现实的。因此，企业最好能够留足学习曲线。有专家建议称，企业应该将数据驱动的项目作为“特殊项目”给予支持，但在开始时不考虑日常运营，而是通过渐进性的学习过程让员工熟悉大数据分析工具与流程，更稳健的推动大数据分析。
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