问：
企业如何利用大数据实现分析敏捷性？
A：各种各样的业务都在赶上大数据潮流，但是有些业务的业绩要好于其他业务。 有些企业错在哪里，其他企业错在哪里？
要获得大数据的良好结果，首先要有足够的系统容量。 当领导者为大数据环境设计正确的解决方案时，硬件可以轻松地处理其工作负载，而人们不必四处寻找解决网络容量问题的方法。 这意味着要为中央服务器分配足够的CPU内核或处理能力，解决对动态内存的需求，并提供适当的存储解决方案，以及监视数据将如何流经系统并识别和消除任何瓶颈。
“敏捷大数据”的另一大部分与人有关。 公司必须具有正确的培训和正确的实施资源。 拥有足够的人才至关重要，在存在任何差距的地方，快速有效的培训和内部人员的培养至关重要。 公司可以在很多方面依靠顾问，但是最终，对于企业而言，对于这些大数据系统必须有足够的了解，以便他们能够自信地处理它们。
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当企业开始实际使用他们收集的数据时，正确使用大数据的另一个基本领域就出现了。 足够的硬件系统可以很好地执行数据操作，并且人才可以正确地维护和使用它们，但是根据系统如何构建报告，选择数据并正确显示数据，公司获得的结果仍然存在很大差异。分析以正确的方式得出结果。 其中很大一部分与从概念上对结构化和非结构化数据集进行分类有关，而不是进入系统和对人员进行计数的数据，而是具有只关注最重要的数据集并丢弃无关紧要和难以消化的数据哲学数据。
所有这些策略将引导企业最终通过大数据系统获得成功。 公司需要从实用性角度审视实施，以免破坏现有运营。 他们需要研究如何将新的和现代的工具放在旧系统之上，或者如何通过新的IT架构迁移大数据。 通过仔细的研究和分析，领导团队可以规避大数据的陷阱，并为企业赢得成功。
