在如今大數據爆炸時代，大數據在各行業的應用模式已經越來越成熟。很多企業品牌都會利用大數據技術爲自己尋找有價值的用戶。即使在企業的日常工作中，大數據技術往往也能發揮巨大的作用。然而，雖然大數據技術對企業來說非常重要，但在分析大數據時要特別注意幾個問題，以免產生負面影響。
1、數據量並不是越多越好，而是越精越好。很多企業在進行大數據的運用時，往往一味地追求數據基數的龐大，而忽視了垃圾數據對於整體數據分析的影響。其實在進行整體數據分析的過程中，往往都是通過大量有效數據的類比才能夠放映出問題。並不是所有的數據都是有效的實際數據。當然，也不能單單因爲少量的數據就得出具體的分析，在進行數據分析時主要要注意數據的場景維度，以及數據的有效性。
2、過分地看重數據分析的結果，而忽視了其他的可能性數據。很多企業在進行數據分析時，往往在第一次得到某種數據分析的結果以後，就開始了後續的內容部署。其實大數據的分析技術一般只是給出一個參考性的結果，並不是唯一正確的結果，如果忽略了其他的可能性，就會導致後期有不好的決策。因此企業在進行大數據分析時應該考慮到其他更多的可能性，不僅是處理單一的結果。
3、注意數據分析的因果關係。很多事情都是有因導致的果，因此在進行數據分析時一定要搞清楚具體的因果關係，一旦因果關係錯誤，則可能導致錯誤的結果，從而影響到企業是下一步決策。
4、既然是數據分析，那麼合適的數據分析工具則必不可少。合適的數據分析工具其實能帶給企業的作用是非常巨大的，系統化的可視化數據能夠更好更準確的幫助用戶進行數據分析。
5、數據模型的建立一定要全面。企業要想進行完善的數據分析，那麼正確的數據模型是必不可少的。企業不應該只考慮對自己有利的用戶數據，應該綜合各類影響數據，然後再進行後續的數據判斷。
數據分析現在是企業中非常重要的一部分。企業會根據自己的銷售數據、財務數據、業務數據等各類數據，分析本企業的實際情況，並結合有效的分析結果做出更好的發展決策。