从数据中获取价值都是一个挑战，不管你所在的行业和企业规模如何。然而，在早期阶段，这一挑战与可用数据量没多大关系。如果对数据处理过程和数据值提取的结构设计不合理，那么至少按照现在的标准，企业有数据和没数据几乎没有任何差别。

有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素：

专业的数据分析团队

拥有一个100%专业的数据分析团队，是成功分析数据的关键因素，该团队需要不同结构的知识技能构成（SQL、R、JS、PYTHON等），但技能不是最重要的，而是数据分析团队是否理解公司业务背后和关联的数据逻辑或现象，否则大数据可能就是一种浪费。

具有清晰可达的业务数据目标

企业已经根据业务目标设置了清晰可达数据目标，如不同业务逻辑和场景下的访问量（visits），访客（visitors），页面浏览量（page impressions），交互度（engagement）、忠诚度（loyalty），跳出率（bounce rate）或者转化率（conversion rate）等数据指标，通过这些数据指标可以快速的知道企业目前业务表现。

价值链中跨部门（领域）的团队合作

无论是大数据还是小数据，要想从中获取价值，在一个企业里都需要多个部门协助进行，业务部门需要创造新的营销机会并设置业务目标，IT部门负责数据采集与存储，分析团队需要分析数据。只有当这些跨部门团队有机会在一起的时候，才有机会从数据中获取价值。

管理者直接参与到数据中去

负责管理数据的人只有是企业的高管，那么才越有可能在数据分析方面取得成功，否则数据分析团队无法有效与业务部门进行对接时，那任何的数据分析与预判都是该数据团队无效的独舞。

如何才能在大数据中获取价值.每个企业都有自己的特点，但在信息快速发展的时代，免不了与大数据打交道，当你的企业有了良好的数据分析基础时，大数据就很有可能再次挖掘到金矿，否则如果没有这些基础，从大数据中提炼价值将是海底捞针。