盡管麥肯錫表示，使用大數據，企業可以提高其運營利潤率達60%，并可減少支出達8%，因為仍然有很多企業的CFO鑒于種種的不確定性而不愿意采用大數據技術。

大數據像任何其他戰略一樣;在其部署過程中，會以一種或幾種方式對企業產生影響，其部署過程需要花錢來實現，而且其投資回報還不確定。企業如何知道回報率呢?以便計算出多少預算可以被分配到大數據?如果我們看一下營銷預算，我們會驚人的發現，曾經有57%的營銷預算在過去并沒有獲得營銷投資回報。而且過去的業績也并不能保證未來的業績，那么你為什么要使用過去的預算方案來確定明年的投資呢?況且，過去制定預算時還沒有大數據的存在。

因此，現在的問題是，你如何確定一個大數據策略的ROI?如果你認為你需要超級計算機來做大數據的計算，大數據可能看起來很貴。然而事實是，越來越多的開放源代碼工具可以免費在商用硬件上使用，從而節省了很多錢。

存儲數據也不是問題，因為這不是新技術;一些企業已經這樣存儲數據很長一段時間了。存儲也變得日漸便宜，今天，更多創新的云數據倉庫解決方案為投資提供了良好的價值。云存儲可以幫助您節省很多錢，不用建立新的數據中心。諸如Hadoop這樣的新技術，允許大數據集在低成本的商品硬件輕松擴展并行處理。存儲PB級的數據，這大大降低了成本。傳統的數據庫的方法不具有可擴展規模，或寫入數據的速度不夠快，無法跟上速度，因此成本很高。所以，那些要使用大數據的企業必須了解新技術，以便充分利用大數據。

涉及到大數據的主要成本是在企業內部大數據的操作和整體管理和數據集成。優秀的大數據專家***而且薪酬很貴。管理1000節點的數據網格需要良好的管理。幸運的是，一些大數據企業已經開發出有效的算法，可以結合正確使用開放源代碼工具，幫助您的企業節省一定的費用。

然而，確定投資回報率仍然很難。特別是因為沒有可用的投資回報率模型。傳統的IT投資回報模型是基于元素，如交易速度、數據中心獲得節能或數據中心設備的減少。大數據不能以每次交易的速度為基礎，也不能運行在虛擬機的傳統模式。

為了開發一個大數據的投資回報模型，企業必須從以下步驟開始：

1、了解你為什么要使用大數據。設置利用大數據你想達到的目標。例如，更好地了解您的客戶，您就可以給您的客戶帶來更好的體驗，86%的客戶都愿意付出更多的價錢以便獲得更好的客戶體驗。因此，選擇正確的目標，可以幫助確定您企業的投資回報率。

2、選擇合適的工具，以滿足您的目標。不同大數據的初創企業針對不同的解決方案制定不同的價格。開放源碼的工具是免費使用的，但大部分提供商業支持計劃，以幫助你實現工具部署。選擇什么樣的工具，要根據您企業的硬件商品或云數據儲存解決方案的需要來決定。

3、從小項目做起，一個試點項目，將在一個較小的范圍內實現你的目標。一個試點項目所需要的投資，對CFO的現有預算往往不成問題。所涉及的成本和收益，可以給你一個關于投資回報率的更有價值的洞察基準。利用試點項目，大數據技術團隊可以顯示將如何帶​​來價值和長期的回報。

4、將試點項目逐漸推廣到整個企業。

可以肯定的是，大數據將為企業帶來價值。這些價值的體現形式可以是因為確切地知道了顧客需要什么以及客戶的購買模式，更快的讓企業的產品上市。大數據還可以幫助企業了解你的競爭對手在做什么，或提供一個更好的以市場為導向的了解。大數據還提供并行處理提高資源利用率​​，一般可以提供90%-95%的服務器利用率，幾乎沒有空閑時間。其實，在很多情況下，一個大數據戰略如果實施得當，將為企業帶來很大的優勢。

企業的投資回報率將是多少，取決于企業設置的目標、企業的規模、其(開源)工具的選取和硬件的選擇。有很多因素會影響大數據的投資回報率。如果選擇是明智的，大數據肯定會帶來積極的投資回報率。建立一個試點項目，可以給你所需要的有價值的見解。如果從一個試點項目看到了效果，相信您企業的***財務官會更愿意實施大企業大數據策略吧。所以，還等什么呢?從今天就開始著手你企業的大數據試點項目，了解你的投資回報吧。