在企业决定利用大数据之前，需要考虑这些数据如何在各种位置、来源、系统、所有者和用户之间流动。构建一个高效的数据架构主要包括五大步骤，涵盖了传统结构化数据及非结构化和半结构化数据的管理：

1. 制定大数据策略

大数据策略是一个综合性的规划，旨在帮助企业更好地监控和优化数据获取、存储、管理、共享和应用的过程。大数据策略是商业成功的基石。在制定策略时，必须考虑当前和未来业务和技术目标。这要求企业将大数据视为一种重要的资产，而不仅仅是一种应用程序的衍生品。

2. 理解大数据的来源

实时数据主要来自物联网（IoT）设备及其他连接设备，例如可穿戴设备、智能车辆、医疗设备和工业设备等。这些数据可以通过实时分析来评估，决定哪些数据需要保留，哪些可以丢弃，以及哪些数据需要进一步处理。

社交媒体数据则来源于Facebook、YouTube、Instagram等平台上的互动行为，包括大量的非结构化或半结构化数据，如图像、视频、音频和文本等，这些对于市场营销、销售和服务功能都至关重要。公开数据则来自于诸如data.gov、世界实况簿等公共数据源。此外，大数据也可能来自数据湖、云服务提供商、供应商和客户等。

3. 访问、管理和存储大数据

现代计算系统具备快速访问大量数据的能力。除了保证数据的可靠访问外，公司还需要整合不同来源的数据，确保数据质量，提供数据管理和存储方案，并为数据分析做好准备。部分数据可以存储在传统数据仓库中，而云解决方案、数据湖和Hadoop等技术则为大数据提供了更加灵活且成本低廉的存储选择。

4. 分析大数据

采用高性能技术，如网格计算或内存分析，企业可以选择对所有数据进行全面分析。另一种方法是在分析前筛选出相关数据。无论采取何种方式，大数据分析都是企业从数据中挖掘价值和洞察力的关键手段。随着技术的发展，大数据正成为推动人工智能等领域进步的重要资源。

5. 基于数据做出明智决策

高质量、可信赖的数据能促进准确的分析和决策。为了保持竞争优势，企业应当充分利用大数据的价值，采取数据驱动的运营模式——即基于数据而非直觉来做决策。数据驱动的组织通常表现更佳，运营更为稳定，盈利能力更强。