中隐藏着对企业至关重要的宝贵信息，其中一的命运。每个高管面临的挑战是如何从大量信息中分析出这些信息，然后提取它们的价值来改善公司的状况。
第一步需要复杂的软件来捕获、清理和统一所有数据，以便从单一角度对其进行评估。第二项挑战需要复杂的分析程序来收集每个数据位的含义，并将其与从其他相关数据位中收集到的含义联系起来。整个过程带来了几个挑战；然而，成功的公司将克服三个关键挑战，然后才能充分利用其大数据资源的价值。
捕捉、清理、合规
每天每分每秒都会产生数据。到 2025 年底， 每天 产生的数据量将达到 463 EB，即 10 亿 GB。 到那时，蓬勃发展的“物联网”也将覆盖 750 亿台设备，到 2030 年，每十个人中就有九个人（或 63 亿人）将以某种形式通过数字方式连接到互联网服务。
想要保持市场份额的公司需要管理和理解这个不断增长且日益复杂的信息库中所蕴含的价值。他们面临三个基本挑战：如何捕获信息、如何清理信息以及如何整合信息，以便提供相关、及时和中肯的见解来提高企业绩效。
1. 捕获大数据——管理数据量
大数据并非以统一的格式、系统或程序出现。相反，它以无数的模式和形式以及不同的计算 塞浦路斯电报数据 语言（如 JSON 和 XML）出现，其中大多数都无法与其他数据格式很好地连接。捕获和存储所有数据格式需要复杂的 多层架构 ，该架构能够全面捕获和存储数据，然后在其所有不同的生命周期中进行管理。
在较小的企业中，三层架构可能比较合适，即由存储层、处理层和消费层组成。
存储层将成为来自组织各个运营部门、合作伙伴、客户和供应商的所有数据流的容器。它将与他们的编程以及公司计算端点的编程兼容。
处理层执行公司活动的核心流程。根据业务情况，处理可以分批、实时或两者结合进行。
消费层创造了让公司与众不同、保证公司安全并让客户满意的魔力。消费层与分析引擎相结合，提供用于指导决策和推动企业前进的见解和信息（核心）。