這幾年來，我們生活似乎充滿了大數據，我們可以通過對大量數據加以分析，政府、企業和學者等可以找到有價值的東西，從而提升我們的生活水平，改善我們的生活和工作方式。越來越多的企業利用大數據分析工具找到發展趨勢和適合企業發展的方法，從而為合伙人帶來利益。
數據集的內存都是以千兆字節計算的，因此要對如此巨大的數據進行分析也是一項挑戰，并且往往都有時間要求，只有對數據快速的解讀和分析才能更快做出決策。
如果找不到適宜的分析工具，那么大數據的管理和分析就非常浪費時間。這里提供幾種提高大數據分析價值的方法：
1. 數據融合
成功的大數據分析可以使用戶應對工作中的困難，例如發現業務計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細分市場進行拆分，企業可以提供新的產品和服務。要想做到這些，就需要從各種資源得來的數據中抓住重點從而做出重要決策。
在數據分析中，時間至關重要。很多企業領導者和決策制定者需要實時的信息來快速做出決定。但是據估算，大約80%的時間都花在了準備和整理數據上。這樣一來真正的分析工作只占20%。
因此高效的處理工作非常重要，例如數據分析的提取、轉換和加載過程(ETL)。我們認為，2015年ETL處理手段將被更多企業加以利用，這是一種更簡潔的數據準備過程，同時不需要過多的IT技術。
一個好的ETL工具可以將從多個來源獲取的數據融合在一起，也包括公共數據。它讓用戶的注意力集中到一個源頭，獲得相關性更高的信息，提高工作效率。同時可以確保用戶的信息來源是唯一的，降低錯誤溝通的風險。
據統計，數據量每2-3年時間就會成倍增長，這些數據蘊含著巨大的商業價值，而企業所關注的通常只占總數據量的2%-4%左右。因此，企業仍然沒有最大化地利用已存在的數據資源，以致于浪費了更多的時間和資金，也失去制定關鍵商業決策的最佳時機。
于是，企業如何通過各種技術手段，并把數據轉換為信息、知識，已經成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……
2. 溝通無障礙
就像之前說過的，大數據分析工具可以幫助企業解決商業難題。從業人員也許能很好的理解這些問題，但IT人員卻不能完全理解，這樣就不能提供和專業需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢，領導層就無法及時得到有用信息，也就無法快速做出決策。
如果技術人員能夠使用這種自助服務分析工具，就能夠找到問題所在并做出可以彌補漏洞的決定。此外，他們還可以將數據同其他開放信息結合在一起，挖掘細分市場。企業還可以共享IT資源來發掘更多的數據信息。
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