Thomas Redman是Navesink顧問公司的創始人，他認為對于大部分企業，在“大數據”管理工具和技術方面馬上進行重大投資是錯誤的選擇。

Redman認為大部分企業在管理以關系數據庫和數據倉庫為基礎的傳統信息系統時仍然存在問題，所以這種情況下在大數據管理方面投資是毫無意義的。

Redman說：“對于絕大多數企業，投資大數據項目的時機尚未成熟。數據很豐富但信息很貧乏，如果你都不能把傳統數據管理好，怎么可能處理好大數據問題呢？在這種情況下在大數據項目上投資只是浪費時間浪費金錢。”

IT廠商為了營銷而努力傳達大數據投資非常必要的信息，這是它們商業競爭的需要。Redman對待大數據非常熱切的同時也非常謹慎，這與IT廠商的態度形成了鮮明的對比。

Tony Hamilton是Intel公司數據中心和連接系統組的一位企業營銷經理，他說：“在Intel公司，如果提到大數據，我們考慮的是價值。很多人把大數據解決方案看作一種整合網絡和傳感信息的途徑，當然靠這些得到的結果要在商業、社交和生態領域提供更多信心是遠遠不夠的。”

制藥巨頭百時美施貴寶卓越戰略分析中心主管Ram Chandrasekar表示，決定在大數據管理基礎設施上投資非常依賴于個體公司的需求和希望解決的問題。用戶必須從解決業務問題開始，把它們放到行業環境中來。因為人總是有一種在沒有真正理解它對你的問題適用性時就開始追逐下一項大動作的趨勢。

Chandrasekar解釋道，企業不應該簡單地跳入大數據的行列中，應該花一些時間研究一下他們想解決的問題，仔細考慮如果在大數據方面投資的話如何能幫助解決這些問題。

他說：“要找出最緊要的問題，以及這些問題與公司內部數據的關系，與公司外部數據的關系以及整合數據的需求。”

“大”數據項目需從“小”做起

部署基于Hadoop的分布式集群等大數據管理基礎架構需要的硬件和技能集，對于許多公司來說可能目前達不到。但是開源數據管理軟件供應商Talend副總裁Yves de Montcheuil認為，要體驗大數據并不一定要花太多代價。

大數據軟件技術，像Hadoop，Hive，Pig等都是開源的，也就是說組織可以從較小的方案開始，在做出更大的投資之前體驗并謹慎判斷它們是否能帶來價值。

De Montcheuil警告說，當真正到了在大數據基礎設施上做出大投資時，組織可能發現很難找到具備合適技能的人來做。那些技能可能不得不在內部人員隊伍中培養。

他說：“通過使用大數據，公司將能比使用傳統技術更低的成本獲得價值。”

在大數據管理上闖出一條路

Redman認為，在大數據管理和分析基礎設施上醞釀投資的公司，應該開始采取行動以提升他們處理傳統信息形式的方式。第一步就是關注數據質量問題。

Redman說：“幾乎所有組織都需要很大的質量提升。這項工作比較困難，因為你必須找到并消除錯誤的根本原因，需要深入產生數據的流程中。好消息是收益會很快，立即就能體驗到降低成本以及改善決策等等的優勢。”

下一步是圍繞數據管理建立強大的組織化能力。Redman說，這可能需要找到具備合適技能的人才，但是可能更重要的是，這意味著要發展一批經理骨干，堅信基于事實做決策而不是靠直覺。

第三步是確保數據處理技術符合標準，那可能需要在數據發現工具方面投資，該工具用來分析離散數據源，搜索潛在的有價值的業務模式。

Redman說：“你可能會從中發現一些不尋常的結果，但是從那些發現中賺錢才是終極目標。企業需要建立起對數據的組織和處理能力，只有這樣才能收獲大數據帶來的價值。”