很多人看到“大數據”就認為是數量很大的數據的意思，所以對大數據嗤之以鼻，認為只是概念炒作，沒有實際意義。但事實并非如此，大數據的核心并不在規模大，而是它蘊含的是計算和思維方式的轉變。大數據的“大”是宏觀多變的意思，人類利用數據進行分析，從數據當中發現以前不能發現的價值。那么我們要如何利用好大數據呢?
明確的目標是成功的關鍵
在公司在發展過程中只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助于公司進行持續長久的良好運作。一個公司擁有的數據不在于多，而是真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什么目標，公司最終才有可能真正成功。
懂得舍小取大
現在，企業可以做到一些他們以往沒有能力做到的事。對于很多公司來說，可供分析的數據更多，可以用來分析數據的工具和方法也比以前更先進方便。公司已經完全有能力去分析和處理他們收集到的大量數據，這對于企業來說或許是件好事，然而，有時候這些數據也會過于分散，就會耗費過多的經歷，所以，在進行數據分析處理時，有時候沒有必要執著于某一棵“樹”長成什么樣子，而應該注重這片“森林”，要懂得舍小取大。
做好團隊的協調
在大數據的世界里，最有價值和作用的數據往往十分稀少。要想找到真正有價值的數據，就如同大海撈針一樣困難。所以，為了找到這些有價值的數據，企業內部應齊心協力通力合作，要經常保持有效的溝通和協作。由于公司決策者對公司整體運行情況及所處商業環境更加了解，當決策者看到分析結果時，肯定能看到一些他看不到的地方。但同時，決策者們也不會知道他是用什么方法得出這些數據和結果的。
Globys公司的Olly Down表示說，公司的數據團隊和各部門以及管理層應保持良好的溝通交流，這樣公司才能良好高效的運行，有效的協調配合需要通過有效的溝通交流來實現。有一個商業智能團隊為預測公司的客戶流失率建立了一個模型，由于大家缺少有效的溝通，操作團隊認為這個模型“很有趣”，但是公司卻認為這個模型沒有任何意義。
用機器代替人工
機器學習指計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，從而對自身功能進行改進。機器學習相比人工學習，速度更快，學習規模也更大，一個公司能通過機器學習較快地發現新的問題。企業如果有大量的數據需要進行分析處理，最好的辦法就是讓機器代替人工來做，機器學習的速度很快，能在短時間內同時分析大量的數據，這樣一來，所需的分析時間就會大大縮短。與人工分析相比，成本也會大大降低。
要謹慎對待數據
有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了一些數據，他們往往也不清楚這些數據最終能否解決他們的問題。
Dunnhumby公司會對消費者數據進行統計和分析，這樣一來公司便可以了解到哪些數據是有用的，以及這些數據有多大價值。如果公司能收集到有價值的數據，公司實際經營中遇到的相關問題就能得到有效解決。知名市場顧問公司Dunnhumby的 CEO Andy Hill表示，企業不僅應該了解收集到的數據到底能解決哪些問題，更應該知道，哪些問題還不能通過這些數據得到解決。如果還有一些問題解決不了，公司便需要繼續收集其他維度的數據來補充。
要避免得出錯誤的結論
由于人為主觀因素和不相關數據的干擾，有時候得出的結論往往是錯誤的。數據選擇上的錯誤會影響人們解決問題的過程，也會影響人們如何看待這些數據和結果。錯誤的數據選擇可能影響到公司做出相關決策。
Dunnhumby 公司的CEO Andy Hill表示：“為了消除數據上的誤差，你需要準確找到特定的目標人群，這些人的行為往往可以準確地回答你需要解決的問題。”
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