对于企业（特别是中型企业）来说，大数据应用中有5大经验教训需要特别注意：
大数据最终的服务对象是业务而不是技术本身，在开始部署大数据应用之前，赢得业务部门的信任，增强其信心至关重要。首先，利益相关者会帮助项目团队获取所需要的资源，包括团队、资金和必要的数据资源，让项目取得成功。其次，任何数据分析只有被付诸实践才是有效的。如果主要管理者不愿意基于大数据分析结果对业务进行改进，那么所有的投入都会被浪费。
对于很多大的机构或者企业而言，如果能够进行数据归档并进行离线，采用几乎免费的集群数据库将会带来巨大的成本节省，这是非常普遍的。如果能够对非结构化数据进行迁移，将会帮助企业节省大量的购买授权的成本，而部署和管理这样的系统，就需要投入进行系统架构，而所节省的授权成本恰好可以用于系统架构的开销。
要将大数据应用付诸实践，对人才的需求当为首要。对于拥有大量资源的大机构这尚且是一个难题，对于中等企业就更是如此了。众多的市场研究表明，对于人才的需求难以在短时间内解决。与其花重金招聘，莫不如内部挖潜。可以挑选那些充满了激情的数据库管理人员(DBA)以及愿意学习的业务分析人员，采取适合步骤对他们进行培养。
拥有一个企业级大数据处理平台并不意味着企业具有驾驭数据的能力，拥有处理大数据集群的能力是一件非常好的事情，但问题在于你是否能够用正确的方式来确保获预期的商业价值呢？尽管拥有高端大数据平台，但许多企业发现还是很难获取和分析数据，虽然市场上会有各种产品和方案供应商，但这些产品的效果还有待观察，最好选择专注于解决某一方面问题的供应商的方案，这样会更加有针对性，而且该供应商在该业务问题方面的技术能力也能较强。应该说，事实上不存在一个供应商对所有的业务方面都非常精通。
企业业务部门领导、销售主管、生产部门、质量管理部门以及其他职能部门的人，如果缺乏必要的知识将很难认同大数据分析的结果。很快就可以发现，尽管具有前所未有的创新，然而缺乏必要知识的人员却不敢将其付诸应用。
中型企业各个部门和业务线需要同理协作，这会帮助克服可能碰到的路障、避免那些妨碍成功的陷阱。通过这种方式，不仅可以帮助企业适当管理好数据，同时也 可以确保能够在正确时间获取到正确的数据。 数据分析具有至关重要的价值，这些数据贵在发现，并证明有效，这将有助于企业进行正确的决策。
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