你的企业才刚刚开始掌握广泛的大数据吗？甚至你读这篇文章时，你意识到它正飞速增长吗？你的组织觉得不知所措了吗？对于拥有大数据的企业来说这并不稀罕，他们仅仅是不知道如何应用大数据。下意识的反应是或许需要投入资金才能解决该问题。当然你可以请外援顾问、外包你的数据管理，你仅仅需要将数据的关键部分交给专家。这种方法或许看起来能解决问题。然而，将你的数据发送到黑洞中是不会解决业务问题的。

聘请顾问可能产生或者破坏数据

真正拥有大数据经验的咨询公司能够帮助企业成功定位。说的很好听的公司将会向你索要一大笔钱，但是却没有给你的数据带来任何的价值。企业很容易被各种流行词语所蒙骗。最好的防御办法是自修大数据相关知识。这里可以提供一个快速学习的方法，有助于你判断是否数据顾问对你的企业有帮助，或者判断他们对企业有促进作用还是阻碍企业发展。

询问顾问专家他们是如何处理大数据的四个“V”

对于大数据的四个关键特性：容量、速度、种类和真实性，IBM有非常好的、简单的解释。大数据总是拥有大容量。它没有必要成为一定PB级的数量。如果企业的旧数据和新导入的数据已经变得如此之大，以至于你很难处理它，这就是大数据的特点。记住，其容量还会继续变大。你的顾问需要推荐一个随着数据的改变可以升级的解决方案。

速度指的是如何加快数据的导入，但是也指如何加快分析和利用新导入的数据。解决这个问题也许意味着要使用混合模式来扩展私有云计算，该混合模式允许根据需要分析的数据导入额外的计算能力。咨询顾问也许需要针对硬件、软件和变更的业务流程提供建议，以到达处理高速数据的目的。

将不同的数据点分成一定数量的资源，或者将新导入的向量引入数据库中。数据的不同意味着在数据库中也不同——如果你还没有那样做，那么几乎可以肯定你将需要添加一个非关系数据库。你的咨询顾问可以提供正确的解决方案集吗？咨询顾问能够维护并分析业务中所使用的各类数据吗？他们能够为企业如何使用现有数据提供新的方案吗？或者指导你收集和分析什么样的新数据？

真实性或许是最难解决的问题。如果你不相信数据本身、数据的来源、或者你正在使用的判断哪些数据点是重要的流程，那么你就会被真实性问题所困扰。大数据存在的最严重问题之一是其有滚雪球式的错误倾向。用户输入的错误、冗余、腐败都会影响数据价值。你聘请的咨询公司需要帮你清理现有的数据，并将流程恢复到位，减少日后脏数据的积累。

采用混合搭配得到可靠的大数据

聘请有经验的顾问解决目前所遇到的各种问题是一个好方法。但是，许多大数据出现的问题都是新的。这就意味着咨询公司之前的项目与企业的项目做一对一的匹配总是不太可能。这是一个很好的理由来找到一个协作方式来解决问题的公司。如果你的数据顾问告诉你他们有一个解决大数据问题的全包方案，那么他们可能不理解其中的复杂性。这个行业仍处于起步阶段，变化速度如此之快，以至于没有一个公司可能跟上其发展速度。你的咨询顾问应该愿意并能够从竞争激烈的供应商及合作伙伴中引入支持，以便为你的企业定制一套解决方案。记住，你所要付出的一件事情是要获得该行业网络的专家联系。

询问专家如何衡量成功

有丰富大数据工作经验的咨询顾问参与到企业项目中就不会存在问题。这些方案不应该仅仅包含基础步骤，他们应该与你企业的业务价值指标相联系。例如，任何企业都能够将你的数据变为明亮、闪耀的数据库。当你的组织需要正式使用数据，但数据却不能被立即访问，那么就不太好了。制定项目里程碑的流程确实会有助于明确你使用大数据想要获得什么成果。因此，特别要注意的是，不要仓促完成这部分的谈判。