企业在推行大数据项目时往往把项目规模和范围做得很大，但是事实却是，很多大数据项目通常都会失败。2016年，Gartner估算约60%的大数据项目都会失败。一年后，Gartner分析师Nick Heudecker表示，这个数据“过于保守”，大数据项目失败率应接近85%。直至现在他也是这样认为的。
并不只有Gartner这样认为。前微软高管Bob Muglia告诉分析网站Datanami，“我找不到完全满意的Hadoop客户。实际上，成功应用Hadoop的客户数量可能少于20个，甚至可能少于10个。考虑到其存在时间以及行业投入，这个结果很令人震惊。
熟悉大数据的人都知道，这个问题是真实且严重的，而不完全是技术问题。事实上，相对于本质原因，技术是失败的次要原因。以下是大数据项目失败的四个主要原因，以及可以成功的四种方式。