对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）以及价值（value）的优先顺序是成功的关键。

无论向谁询问大数据项目中首要的挑战，您基本上都会听到类似的模式回答：数据量（volume）、速度（velocity）以及多样性（variety）。这三个V俨然已经成为大数据的同义词，从CEO往下的所有人员都将战略重心锁定在这三点之上。然而，面对合理的挑战时，大数据的长期性、战略性价值将不会通过这三个V来体现。前面提及的另外三个V才是成功与失败的分水岭

与电子商务永久颠覆业务基础的情况非常类似，信息主管必须通过全新的大数据优先顺序区分方式来推动变革。数据量、多样性和速率是合理的关注点，但它们主要解决的是架构师和开发人员的需求。但是大数据不仅仅可以提高IT效率和节约成本，它还能带来更为深刻的洞察见解和更大的竞争优势。所以您难道不应该将重点放在业务价值而非技术特征上吗？

信息主管应当掌控和推行的三个新V

任何大数据战略如果未能包括或纳入上述的三个新V，那么大数据将无法引起企业的兴趣、列入企业优先考虑事项并成为真正的推动力量（无论是何种用例）：

真实度（veracity）。如果您的组织与大多数组织一样，已在保证数据可信度方面耗费了大量心血，引入大数据并不会将您过去在可信度方面的努力全盘废弃。大数据分析中的洞察见解必须是可信的，并且可依据这些洞见制定业务决策或发起活动。

可视化（visualization）。访问大数据是一回事，为企业整体资源消耗提供大数据服务则是另一回事。多样性固然重要，尤其是考虑如何向需要数据的各种人员提供数据访问和使用的时候。确保您不仅能向需要数据的人员提供大数据，而且重点关注如何确保通过高度灵活、可配置以及用户友好的可视化能力充分发挥大数据的潜能。

价值（value）。当您清楚表明并证实了投资对企业造成的影响之后，技术投资的理论便拥有了实践支持。专注于大数据方案将为您的企业带来的最终价值。创建一个令人信服的业务案例，说明大数据投资如何能够增加收入、改善效率、降低业务和IT运营成本、减小风险、提高客户满意度和忠诚度，或在战略上让您的企业从众多其他竞争对手中脱颖而出。这就是大数据从沙盒试行项目广泛应用到整个组织中的方式。