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在企业为他们提供大数据之前，他们应该考虑这些数据是如何在众多的地点、来源、系统、所有者和用户之间流动的。负责这一大的“数据结构”有五个关键步骤，其中包括传统的结构化数据以及非结构化和半结构化数据：

制定一个大数据策略。

确定大数据源。

访问、管理和存储数据。

分析数据。

做出数据驱动的决策。

1)制定大数据策略。

在高层次上，大数据策略是一项旨在帮助您监督和改进获取、存储、管理、共享和使用组织内外数据的方式的计划。在大量的数据中，大数据战略为商业成功奠定了基础。在制定战略时，重要的是要考虑现有的和未来的业务和技术目标和倡议。这就需要像对待任何其他有价值的商业资产一样对待大数据，而不仅仅是应用程序的副产品。

2)了解大数据的来源

流数据来自物联网(物联网)和其他连接设备，从可穿戴设备、智能汽车、医疗设备、工业设备等进入IT系统。您可以在大数据到达时对其进行分析，决定保留或不保存哪些数据，以及哪些数据需要进一步分析。

社交媒体数据来源于Facebook、YouTube、Instagram等网站的互动，包括大量的大数据，如图像、视频、语音、文本和声音--对营销、销售和支持功能都很有用。这些数据通常是非结构化或半结构化的，因此它对消费和分析构成了独特的挑战。

公开数据来自大量的开放数据源，如美国的data.gov、中央情报局的世界实况簿或欧盟的开放数据门户。

其他大数据可能来自数据湖、云数据源、供应商和客户。

3)访问、管理和存储大数据

现代计算系统提供了访问海量和大数据类型所需的速度、能力和灵活性。除了可靠的访问之外，公司还需要集成数据、确保数据质量、提供数据治理和存储以及为分析准备数据的方法。有些数据可以存储在传统的数据仓库中，但也有灵活、低成本的选择，可以通过云解决方案、数据湖和Hadoop存储和处理大数据。

4)分析大数据。

具有高性能的技术，如网格计算或内存分析，组织可以选择使用所有的大数据进行分析。另一种方法是在分析数据之前先确定哪些数据是相关的。无论哪种方式，大数据分析都是企业如何从数据中获得价值和洞察力的。越来越多的是，大数据为今天的先进分析工作提供了素材，比如人工智能。

5)做出智能的、数据驱动的决策。

管理良好、受信任的数据会导致可信的分析和可信的决策。为了保持竞争力，企业需要抓住大数据的全部价值，以数据驱动的方式运作--根据大数据提供的证据而不是直觉做出决策。数据驱动的好处是显而易见的。数据驱动的组织表现更好，操作上更可预测，利润更高。