大数据本身是没有价值的，而如何对数据进行加工和分析，使其变成有用的信息资源，帮助企业发现需求、进行决策和盈利是人们关注的重点。我们从以下几个方面来分析影响大数据分析成功的几个重要因素。
清晰的业务需求（愿景和战略的一致性）
大数据的投入应该以确切的商业目标为导向，而不仅仅是追求科技的进步，因此，大数据分析的驱动因素应该是具体的商业业务需求及企业明确的发展战略规划，而不是盲目的跟风。
强有力、坚定的支持（负责人）
企业对大数据的投入需要有强有力的支持，否则很难成功，如果大数据分析的范围是少量的应用，则可能需要部门级的支持，如果大数据的分析涉及到整个企业的战略性转型及核心业务的调整，则需要企业最高领导人的支持。
立足事实的企业文化
企业的具体决策应该以数据为基础架构，而不是凭感觉和过往的经验来驱动决策的过程，这就要求企业要有事实求是的企业文化，同时要求企业高级经理要意识到有些员工并不愿意做调整，要说服他们并将激励和报酬与期望的行为联系起来。
坚实的数据基础设施
与传统的数据分析所需要数据仓库做为数据的基础设施不同，大数据分析需要新的技术来支持，大数据的成功分析需要新老技术的共同协作来创造一个整体协作的基础设施。