在大数据时代下，大数据本身存在的价值是众所周知的 ，随着大数据的深入应用，越来越多的企业开始对大数据寄予厚望，希望能够通过大数据的技术优势来长期解决企业在业务方面的问题，使得企业的竞争优势更加明显，同时企业的产品也更有竞争力。
然而，在笔者看来，现在众多企业对于大数据的这种高估其实也是有很多隐患的，大数据本身其实并不会带来很多价值，大数据技术其实是需要通过与很多其他技术相互结合，才能够给企业带来更多的投资回报，大数据不会主动来帮企业做事，本期我们就具体来聊聊大数据技术不会主动帮助企业做哪些事情。
业务问题的迅速解决
大数据并不会解决业务问题，业务依然需要人来解决。只有那些好好坐下来、在他们开始使用大数据之前想好希望从大数据中获得什么的公司，才能从大数据中得到他们正在寻找的商业智能的出路。
对数据管理提供全程保护
曾经有一家全球知名的硬件厂商通过调查数据显示，全球每天产生大约2.5 quintillion的数据。其中大多数是大数据。不出所料，全球企业内处于管理中的数据也呈现指数级的增长。随着数据大量堆积而没有明确的数据保留和使用策略，尤其是针对大数据，组织机构正在面临着管理这些数据的难题。
根除企业的数据安全问题
对于很多企业来说，确定大数据的安全访问仍然是一个开放的话题。这是因为大数据的安全实践并不像系统记录数据那样有着明确的定义。我们正处于这样一种状态，IT应该与终端用户合作，确定哪些人访问了哪些层面的大数据以及相应的分析。
简化数据中心
大数据要求并行处理计算集群，以及一个与传统IT交易和数据仓库系统类型不同的系统管理。这意味着运行这些新系统所需的能耗、智能、软件、硬件和系统技能也是不同的。
改善数据质量
传统交易型系统的美妙之处在于这些系统都是固定数据字段长度的，全面的编辑和验证数据，有助于数据相对干净的形式。而大数据就不同了，它是非结构化的，可能是任何一种格式。这使得大数据质量成为一大难题。数据质量至关重要。如果没有数据质量的话，你就不能信任数据查询的结果。
D1Net评论：
大数据虽然价值无限，但大数据并不具有能动性，随着当今每天数据量的暴增，我们不得不承认，大数据以及云计算时代已经来临了，但是，大数据技术优势的背后针对数据收集、存储和分析等一系列步骤更多的还是需要技术人员的实施，大数据不会主动来给我们提供服务，需要企业自身考虑的技术实施问题还有很多。如何你奢望，大数据可以为你做好一切事情，那么必将会事与愿违。
