一些企業正在利用新興技術來應對新的資料源，但大多數企業仍然面臨着需要努力管理好他們已經掌握或者應當掌握的資料資訊的困境，而當他們試圖部署大資料功能時，發現自己還需要面對和處理新的以及當下實時的資料。
企業需要積極的提升他們的資料管理能力。這并非意味着他們應該制定繁瑣的流程和監督機制。明智的企業會配合他們的資料活動的生命周期制定靈活的流程和功能：根據業務需求啟動更輕更嚴格、更強大的功能，并根據需求的增加來提升品質或精度。
為了能夠實作持久成功的大資料項目，企業需要把重點放在如下五個主要領域。
1、确立明确的角色分工和職責範圍。
對于您企業環境中的所有的資料資訊，您需要對于這些資料資訊所涉及的關鍵利益相關者、決策者有一個清晰的了解和把控。當資料資訊在企業的系統傳輸過程中及其整個生命周期中，角色分工将發生變化，而企業需要對這些變化有一個很好的了解。當企業開始部署大資料項目之後，務必要明确識别相關資料的關鍵利益相關者，并做好這些資料資訊的完善和疊代工作。
2、加強企業的資料治理和資料管理功能。
確定您企業的程序足夠強大，能夠滿足和支援大資料使用者和大資料技術的需求。程序可以是靈活的，并應充分考慮到業務部門和事務部門的需求，這些部門均伴有不同程度的嚴謹性和監督要求。
確定您企業的參考資訊架構已經更新到包括大資料。這樣做會給未來的項目打好最好的使用大資料技術和适當的資訊管理能力的基礎。
確定您企業的中繼資料管理功能足夠強大，能夠包括并關聯所有的基本中繼資料元件。随着時間的推移，進行有序的分類，滿足業務規範。
一旦您開始在您企業的生産部門推廣您的解決方案時，您會希望他們長期持續的使用該解決方案，是以對架構功能的定義并監督其發揮的作用是至關重要的。確定您企業的治理流程包括it控制的角色，以幫助企業的利益相關者們進行引導項目，以最佳地利用這些資料資訊。其還應該包括您企業的安全和法務團隊。根據我們的經驗，使用現有的監督機制能夠達到最佳的工作狀态，隻要企業實施了大資料應用，并專注于快速在程序中處理應用程式，而不是阻礙程序的通過。
3、了解環境中的資料的目的和要求的精度水準，并相應地調整您企業的期望值和流程。
無論其是一個poc，或一個已經進入主流業務流程的項目，請務必確定您對于期望利用這些資料來執行什麼任務，及其品質和精度處于何種級别有一個非常清晰的了解。這種方法将使得企業的項目能夠尋找到正确的資料來源和利益相關者，以更好地評估這些資料資訊的價值和影響，進而讓您決定如何最好地管理這些資料資訊。更高的品質和精度則要求更強大的資料管理和監督能力。
随着您企業大資料項目的日趨成熟，考慮建立一套按照資料品質或精确度分類的辦法，這将使得資料使用者得以更好的了解他們所使用的是什麼，并相應地調整自己的期望值。例如，您可以使用白色、藍色或金色來分别代表原始資料、清理過的資料，經過驗證可以有針對性的支援分析和使用的資料。有些企業甚至進一步完善了這一分類方法：将資料從1到5進行分類，其中1是原始資料，而5是便于了解，經過整理的、有組織的資料。
4、将對非結構化的内容的管理納入到您企業的資料管理能力。
非結構化資料一直是企業業務營運的一部分，但既然現在我們已經有了更好的技術來探索，分析和這些非結構化的内容，進而幫助改善業務流程和工業務洞察，是以我們最終将其正式納入我們的資料管理是非常重要的。大多數企業目前都被困在了這一步驟。
資料庫中基本的、非結構化的資料是以評論的形式或者自由的形式存在的，其至少是資料庫的一部分，應該被納入到資料管理。但挖掘這些資料資訊則是非常難的。
數字資料存儲在傳統的結構化資料庫和業務流程外，很少有許多的治理範圍分組和資料管理的實作，除了當其被看作是一個技術問題時。一般來說，除了嚴格遵守相關的安全政策，今天的企業尚未對其進行真正有效的管理。當您的企業開始大跨步實作了大資料項目之後，您會發現這一類型的資料資訊迅速進入了您需要管理的範疇，其輸出會影響您企業的商業智能解決方案或者甚至是您企業的業務活動。積極的考慮将這些資料納入到您企業的資料管理功能的範圍，并明确企業的所有權，并記錄好這些資料資訊的諸如如何使用、資訊來源等等資料。
不要采取“容易的輕松路線”，單純依靠大資料技術是您企業唯一正式的非結構化資料管理的過程。随着時間的推移，企業将收集越來越多的非結構化資料，請務必搞清楚哪些資料是好的，哪些是壞的，他們分别來自何處，以及其使用是否一緻，将變得越來越重要，甚至在其生命周期使用這個資料都是至關重要的。
要保持這種清晰，您可以使用大資料和其他工具，以了解您企業所收集的資料資訊，确定其有怎樣的價值，需要怎樣的管理，這是至關重要的。大多數進入您企業的大資料系統的非結構化資料都已經經過一些監控了，但通常是作為一個blob(binarylargeobject)二進制大對象和非結構化的形式進行的。随着您的企業不斷的在您的業務流程中“發掘”出這一類型的資料，其變得更加精确和有價值。其可能還具有額外的特點，符合安全，隐私或法律和法規的元素要求。最終，這些資料塊可以成為新的資料元素或添加到現有的資料，但您必須有中繼資料對其進行描述和管理，以便盡可能最有效地利用這些資料。
5、正式在生産環境運作之前進行測試。
如果您的企業做的是一次性的分析或完整的一次性的試點，這可能并不适用于您的企業，但對大多數企業來說，他們最初的大資料工作将迅速發展，他們找到一個可持續利用他們已經挖掘出的極具價值的資訊的需求。這意味着需要在您的沙箱環境中進行測試，然後才正式的在您的生産環境運作。
<b>原文釋出時間為：2013-09-20</b>
<b></b>
<b>本文來自雲栖社群合作夥伴“大資料文摘”，了解相關資訊可以關注“bigdatadigest”微信公衆号</b>