在總部設在德國的商業應用研究中心進行的一項商業情報調查中，53%的進行的一項商業情報調查中，53%的受訪者表示，他們的公司缺乏足夠的分析技能，56%的人承認他們的公司沒有發現大數據的令人信服的商業案例。

這種缺乏大數據商業頭腦的情況繼續困擾著公司，但大數據推廣者，IT必須找到方法，在關鍵任務應用程序中采用大數據。 為什么？ 否則，他們可能會落后

以下是采用大數據的三個常見障礙。

大數據從四面八方飛入企業.. 它必須與其他類型的數據進行痛苦的分類、清洗、分類和匯總，以給公司決策者足夠的信息來做出明智的決策。 這種數據準備和集成，再加上查詢和算法的迭代測試，比開發更傳統的第三代和第四代報告所花費的時間要多得多，而這些報告是公司更熟悉和習慣于生成的固定交易數據。

在大多數情況下，大數據報告是由高度大腦的數據科學家引導的，他們可以更多地熱愛數據（并致力于數據），而不是關注業務結果。 這是一個根本的脫節，因為用戶，特別是執行用戶，希望報告提供可操作的業務輸出。

如果數據以表格的形式呈現（就像很多數據一樣），大多數企業高管不會通過它。 他們更喜歡閱讀商業報告，這些報告是決定性的，可以在眼睛里消化。

那么，你能做些什么來打破這些常見的大數據障礙呢？

這減少了IT對自定義代碼API和接口的需求。

在任何大數據分析的頂層，你都想直接攻擊一個業務痛點.. 例如，這可能是收入下降，預測下一個大市場或產品將是什么，或改善服務反應，等等。 無論痛點是什么，確定一個精確的業務案例，以便您的團隊開發的算法和查詢能夠解決它。

此外，不要忘記在最終用戶（特別是管理層）看不到價值的任何大數據分析項目上拔插頭。

將您的數據演示文稿轉換為條形圖、餅圖、地圖或任何其他可視化演示文稿，在這些演示文稿中，管理層可以快速地了解您的發現。

盡一切努力，只有在用戶選擇鉆入數據深度后，看到一個可視化的（和圖形化的）摘要時，才使用表格數據格式。 通過偉大的數據可視化，您可以建立用戶(和C級)對大數據分析的信心。

響應的時間和平均時間總是很有價值的IT指標，在大數據和分析應用中更重要的指標包括以下問題