Chaque entreprise et organisation doit prendre en compte ses propres besoins et ressources pour déterminer les problèmes les plus importants pour la mise en œuvre du Big Data. Cependant, un certain nombre de principes sont généralement considérés comme essentiels à ce type d’adoption de technologie.
L’une des plus grandes questions concerne la mise en œuvre et l’ampleur des perturbations qu’elle entraînera. Les utilisateurs de systèmes Big Data doivent toujours comparer ce qu’ils s’apprêtent à utiliser à ce qu’ils utilisent actuellement. Dans de nombreux cas, la perturbation est le facteur décisif pour savoir si les ressources Big Data vont augmenter la productivité et les bénéfices, ou provoquer l’effondrement d’une entreprise en raison d’obstacles insurmontables liés à la mise en œuvre. Le support des fournisseurs (ou son absence) a beaucoup à voir avec cela, mais les entreprises doivent également examiner la courbe d'apprentissage des technologies, dans quelle mesure elles modifieraient le fonctionnement des systèmes existants et, en général, si les changements sont quelque chose qui l'entreprise peut gérer.
Une autre question majeure est de savoir quelles données sont les plus précieuses pour une entreprise ou une organisation. En examinant la valeur de différents ensembles de données, ceux qui envisagent de mettre en œuvre le Big Data peuvent définir la portée de leur projet. Sans ce type de directives, les projets Big Data peuvent devenir surchargés et dépassés dans une entreprise. Les experts recommandent de se concentrer sur les ensembles de données spécifiques qui apporteront le plus de valeur, sans s’enliser dans un réseau plus large.
Un problème corollaire ici est l’utilisation de données structurées et non structurées. Les chefs d'entreprise peuvent examiner les niveaux de difficulté liés à l'intégration de différents éléments de données dans un contexte de Big Data tel qu'un centre de données. Par exemple, des ensembles de données déjà formatés peuvent être facilement digérés, mais d'autres éléments de données peuvent nécessiter une manipulation approfondie pour les mettre dans un format utile, et cela n'en vaut peut-être pas la peine.
Les adoptants devront également envisager une gestion avancée du Big Data. Les systèmes Big Data sont définis comme ceux qui sont difficiles à gérer avec des infrastructures matérielles et logicielles basiques et simples. Cela signifie que les adoptants doivent disposer des talents et des ressources adéquats pour trouver des moyens d'utiliser les ensembles de données volumineuses sans provoquer de congestion du réseau ni créer de goulots d'étranglement dans les opérations.