“如果倒退到10年前，从IT的角度来看，我们严重的缺乏收集的数据。彼时，我们对于企业相关的系统、网络和应用程序没有足够的数据信息。” Sabhlok在接受InformationWeek网站的电话采访时表示。“但现在，企业的一切数据信息都已能够被检测。我们正处在这样一种情况之下，即你企业的应用程序、系统和设备均能够针对相关的事件和日志发出警报。总的来说，这些都是所谓的机器的数据。”

　　这真的是好现象吗?企业收集越多的数据就越好吗?不一定。

　　“我们的大多数客户发现，收集如此众多的数据并没有很好的帮助到他们。” ，Sabhlok说。“首先，他们需要花费大量的精力来维护这些数据。所以当你的企业想要处理掉一批大数据时，这真的是一项相当艰巨的任务。”

　　除了要确保企业系统和应用程序的可用性、性能和安全性，企业的IT部门通常还需要支持企业的大数据战略任务。“企业正试图利用大数据分析来提高和优化他们的业务，而这一分析他们是通过对历史数据进行筛选来进行的。” Sabhlok说。

　　大数据还可以帮助企业开拓其内部IT组织的有效性。但往往这些来自多个数据源的海量泛滥的数据信息无法提供务实的，能够带来直接利益的信息。“企业需要的是可以用来直接操作的东西，需要的是可以在企业内部利用各种过滤器对所有的数据源进行过滤，而不是进行全面的大数据项目。”Sabhlok建议从“小数据”尝试开始，企业真心没必要一开始就立即上马大型的大数据项目。Sabhlok告诉InformationWeek说。

　　企业需要密切关注他们现有的工具功能的可操作性数据报告，这其中就揭示了可操作的数据。“我们希望企业能够充分利用其已经拥有的相关信息。”Sabhlok说。“这就是我所说的‘小数据’战略。从小处着手，并一点点的开始操作，这样你最终将可以得到一些大的结果。”

　　安全性是便是这种务实的做法可以充分发挥作用的一个领域，Sabhlok说，通过让IT部门知道何时有可疑的威胁安全的事件发生，需要立即采取行动。“IT部门需要有某种预先的警告。例如，某个销售代表在纽约登录到企业网络，但记录显示该销售代表曾经在3点钟从一个来自俄罗斯的IP地址登录过......”他说。

　　如果一家IT企业有多个数据源，但却没有相关的工具来处理这些数据信息，进而帮助企业提供可操作的见解，这是一个潜在的巨大的问题，Sabhlok指出。

　　客户和供应商同样如此。他们往往专注于大数据系统发出的警报，而不是其功能的数据报告。他们应该花更多的时间学习那些通俗而又实用的细节，比如，系统会收集什么样的数据;以及如何能够更容易的导出数据信息(如CSV文件或关系数据库)，Sabhlok建议说。

　　“你需要了解功能数据报告，并确保这些报告能够解答如何改善您企业的业务的相关问题。”他说。