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大数据从任何地方传入企业，企业必须痛苦地进行分类、清理、分类，并与其他类型的数据进行汇总，以便为企业决策者提供足够的信息来做出明智的决策。这种数据准备和集成，再加上对查询和算法的迭代测试，比开发更传统的第三代和第四代报告花费的时间要长得多，这些报告来自于企业更熟悉和更习惯于生成的固定事务数据。
　　
　　（2）企业决策者不了解（或不想了解）大数据分析报告
　　
　　在大多数情况下，大数据报告由高度数据科学家负责，他们可以更喜欢数据和工作而不是调整到业务结果中。这是一个根本性的脱节，因为用户（尤其是执行用户）希望报告能够提供可操作

的业务输出。
　　
　　（3）大数据分析报告很难阅读
　　
　　如果数据是以表格形式呈现的（很多都是这样），那么大多数业务主管将不会涉入其中。他们更喜欢阅读业务敏锐的报告。
　　
　　那么企业可以做些什么来打破这些常见的大数据障碍呢？
　　
　

　　（1）查找可以自动化大部分数据提取和集成过程的数据集成工具
　　
　　这减少了IT对自定义代码API和接口的需求。
　　
　　（2）构建精确的业务案例
　　
　　在任何大数据分析的顶层，企业希望直接攻击业务难点。例如，这可能是收入下降，预测下一个大市场或产品将会是什么，或改善服务响应等等。无论症结是什么，都要确定一个精确的业务案例，以便企业的团队开发的算法和查询能够解决这个问题。
　　
　　此外，不要忘记在最终用户（尤其是管理层）看不到价值的任何大数据分析项目上插上插件。