如何避免大数据项目的失败呢?从基本业务管理的角度来看，有一些较佳做法值得推荐：一定要获得公司较高管理层的支持和认同，确保技术投入所需的资金充足，并配备所需的专业技术和/或提供良好的培训。如果你不首先解决这些基本问题，那么其他的事情都不重要。
假设你已经完成了这些基本的工作，那么在大数据分析项目中成功与失败的区别就在于你如何处理大数据分析的技术问题和挑战。你可以做以下几点来确保大数据分析项目的成功。 
1谨慎选择你使用的大数据分析工具
许多技术上的失败都源于这样一个事实，即企业所购买和部署的产品，结果是完全不适合他们想要完成的工作。任何供应商都可以将“大数据”或“高级分析方法”一词放到产品描述中，以利用这些术语大肆炒作。
但产品在质量和效果以及侧重点上，都有很大的差别。因此，即使你选择了一种技术含量高的产品，它也可能并不擅长做你真正需要完成的工作。
几乎所有的大数据分析产品都具有一些基本的功能，比如数据转换和存储架构(比如Hadoop和Apache Spark)。但是在大数据分析产品中也有很多细分领域，所以你必须为你的技术战略实际所涉及到的领域来购买产品。这些领域包括过程挖掘、预测分析、实时解决方案、人工智能和商业智能控制面板等。
在决定购买任何大数据分析产品或存储平台之前，您需要清楚真正的业务需求和问题是什么，然后选择那些能有效解决这些具体问题的产品。
2确保工具易于使用
大数据和高级分析方法是很复杂的，但商业用户用来访问和理解这些数据的产品则并不需要很复杂。
为业务分析团队提供简单、有效的工具，用于数据发现、分析和可视化。
3调整项目和数据，使其符合实际业务需求
寻找错误的数据分析工作可能失败的另一个原因是，因为这项工作较终变成用于寻找那些并不存在的问题的解决方案。
4建立一个数据湖，不要吝啬带宽
顾名思义，大数据涉及海量数据。在过去，很少有组织能够存储这么多数据，更不用说对数据进行组织和分析了。但是现在，高性能存储技术和大规模并行处理在云端和基于本地系统都得到广泛使用。
然而，存储本身是不够的。您需要一种方法来处理为大数据分析所提供的不同类型的数据。这正是Apache的Hadoop软件的功能，它可以对海量的和不同的数据集进行存储和映射。这种存储库通常被称为数据湖。一个实际的湖泊通常是由多个溪流汇集形成的，它包含许多植物、鱼类和其他动物，而数据湖通常由多个数据源提供数据，并包含许多类型的数据。
5在大数据的方方面面进行安全性设计
计算基础架构组件的高度异质性大大加速了组织从数据中获取有用见解的能力。
6将数据管理和质量放在**
确保良好的数据管理和质量应该成为所有大数据分析项目的标志，否则失败的可能性要大得多。

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