在大数据行业围绕数据湖的争议往往集中在他们认为的缺点上。数据湖非常没有结构化、太宽泛和太难管理。无论如何，数据湖具备了使其有独特价值的关键特征，尽管这些特征相对较新，但对初创公司尤其有用。

美国本田汽车公司采用SAS® 改进保修并预测使用的零部件和服务。

实施新流程之前，您应了解数据管理的不同组成部分，这一点很重要。

在硬件和软件层面，每个元素必须设计为以不同方式接收数据。随着实时和批处理模式分析的普及，提供服务级别协议(SLA)的需求推动了硬件设计和软件开发的新要求。但是，只是升级硬件和 或软件可能不足以实现企业可用的所有数据的全部价值。

通用汽车公司已经建立了一个预测分析平台，该平台能够帮助其洞察到一些核心业务的战略，包括预测市场对自动驾驶汽车的需求。Maxis--最大化洞察力的简写 - 代表着其在数据处理技术上数百万美元的投资，与公司的IT战略改革不谋而合。

人们把数据称为新石油和新电力，但它实际上是新资本，与创造新产品和服务的金融和人力资本相媲美。

如果企业现在拥有和使用任何类型的分析系统，那么可能没有获得最大的价值。数据货币化是指企业能够从已有的数据源中获得实际经济利益的方式。

在数据专家的职业生涯中，其主要专注分析数据和统计数据，并重点关注客户服务。在客户体验和客户满意度方面，有许多类别和数据点可以收集和理解。对于任何愿意分析数据，并实施基于数据的解决方案的企业来说，这些数据海洋都非常有用。

预测分析正在帮医疗、零售、酒店和保险等领域迈向未来，以优化库存、管理人员配备、加强客户互动，设定价格并实现很多其它的创收目标。

当大多数人提到商业领域的大数据分析时，他们的思维可能立刻转向电子商务、网站和社交媒体。但事实是，大数据也在离线状态下发生变化，例如制造行业。