大數據整合：分析、整理與轉化
經過彙整的大數據，必須和企業經營策略、或是公家機關的公共政策、或是研究機構的學術理論做結合，才算是發揮價值，透過大數據找到問題解方。但資料庫中多半是未經清理的原始資料，且資料型態多元，除了能清楚定義的結構化資料之外，還有大量的文字、圖像、影音等無法明確定義的非結構化資料或半結構化資料。利用大數據之前，資料要做整理、分析和運算，轉化成有價值、可使用的資料，且有別於傳統分析方式，大數據分析需要具有即時性，在蒐集資料的同時，就能快速產出分析結果。
因此，運算資源和處理效能是整合大數據的關鍵。先進的大數據整合工作，大多不會使用單一電腦或伺服器進行，而是使用多台伺服器合力運作，組成所謂的運算叢集，進行平行運算或高效能運算(HPC)，並透過視覺化軟體，將生冷的數據轉變成清楚易懂的圖表，用來發現問題的痛點及對應解法。上述所需的分析技術，是大數據應用於經營策略的第二項考驗；挑選正確的軟硬體工具，可使您的大數據體驗變得事半功倍。
但在處理和執行大數據分析時，需留意個資安全問題，許多原始資料除了型態不一之外，內容可能也混雜著客戶姓名、身分證字號、手機號碼等個人資料。在逐漸重視資訊安全與個資問題的今日，許多大數據資料都要經過去識別化(de-identification)的整理程序，才能開始與經營策略結合，以避免後續可能發生的法律問題。