随着移动化，社交以及云计算等技术的发展，企业应用需要处理越来越多基于Web的信息，而这些信息往往需要实时的访问与处理。这一趋势同时推动了大数据管理工具在企业内部的普及，我们需要从海量信息中掘取价值。

数据的实时访问能够给企业带来经济上的利益，比如零售商与移动运营商能够一起对消费者的购买方式数据进行分析，从而制定更具吸引力的合约购机计划。通过对消费者购买习惯信息的掌握，如果消费者的信息显示他们在商店附近，零售商就可以向他们推送移动端的优惠券。

使用大数据管理工具

尽管每个企业采取的方式会有所不同，但如果想从大数据中获取最大的价值，那么对技术以及流程的改变总是免不了的。用户的需求是挑剔的，他们不会去理睬是否存在站点访问的峰值，他们只想要得到实时的反馈。如果想要牢牢“黏住”客户，那么企业势必需要改变其应用运行的方式。

Hurwitz & Associates公司合伙人Marcia Kaufman表示，分布式系统下的扩展性是非常重要的话题，如果无法应付速度问题，那无论你的应用有多先进，也会把整个系统的运行效率拉低。

一些企业开始求助于大数据管理工具，比如利用内存数据网格(IMDG)应对海量数据挑战，让应用更具竞争力。内存数据网格分布在多台服务器上，它能够在保证访问速度的同时，对数据进行优化。数据网格是一项非常实用的技术，它能够与传统的关系型数据库进行集成，也可以跟NoSQL、流数据计算等新技术完美整合。

然而，传统技术搭配非传统技术也许不是满足现代化应用需求的最佳方式。除了通过内存数据网格加速数据访问之外，Kaufman表示企业也在开始使用网格技术作为主存储，或者作为传统数据环境的额外支持层。

尽管部署新的大数据管理工具看起来像是一个巨大的工程，但对于那些对内存数据网格不熟悉的用户也会被它的易用性所打动。它并不像人们假设的那样复杂，事实上数据网格技术的门槛是很低的。它更像是一个补充技术，你无须对IT基础设施进行重建。

理解大数据

尽管大数据的价值已经被普遍接受，它能够为企业创造更多的机会，但我们也不能太高估大数据。对此数据管理专家Tony Fisher表示，大数据天生就是“脏”数据，它不是高质量的数据。我们在传统数据管理中所遇到的问题，在大数据上都会遇到，信息仍然需要与企业的其他部分进行组合。

还有一些IT专家认为大数据与传统的数据并没有太大区别，而Fisher对这一观点持反对意见。他认为如果企业在传统数据管理上没有指定良好的策略，那么大数据将会为他们带来更大的挑战。

在企业经历任何形式的大数据项目之前，需要仔细考虑一个问题，那就是你想要达成的目的是什么?收集数据会耗费大量的时间和精力，你也许认为这就是所谓的大数据管理，但如果没有考虑好如何解决上述问题，那么企业就无法将大数据转化成任何有价值的信息。