De acuerdo con un estudio realizado por Deloitte, las limitaciones presupuestarias y el coste son las principales razones por las que muchas empresas se muestran reticentes a implementar los macrodatos. Puede resultar difícil justificar la inversión en una nueva infraestructura de TI para procesar grandes cantidades de datos, especialmente si la empresa no cuenta todavía con una justificación empresarial inmediata.

Existe una diferencia entre procesar cargas de trabajo de macrodatos y procesar cargas de trabajo de las aplicaciones empresariales habituales. Las cargas de trabajo de macrodatos se procesan en paralelo, en vez de secuencialmente. El departamento de TI suele priorizar las cargas de trabajo fundamentales y programa las tareas de baja prioridad en lotes para que se realicen por la noche o cuando haya un exceso de capacidad. Debido a las técnicas de análisis de macrodatos, muchos casos de uso se deben ejecutar en tiempo real para obtener un análisis y una reacción en directo. Esto obliga al departamento de TI a modificar las políticas del centro de datos y a descubrir nuevas herramientas para crear, gestionar y supervisar estas nuevas cargas de trabajo.

Las empresas deben elegir el tipo adecuado de infraestructura para ejecutar sus aplicaciones y datos. Adquirir hardware requiere tiempo. Aunque acceder a la nube puede ser una buena idea para una validación técnica, supone un riesgo de dependencia de la plataforma, plantea problemas de seguridad y genera un coste enorme. Las empresas también deben decidir qué distribución de Hadoop seleccionarán. Cloudera, Hortonworks, MAPR y Pivotal ofrecen arquitecturas que compiten entre sí (y son incompatibles). Hay muchas decisiones que, una vez tomadas, dificultan que una empresa pueda adaptarse posteriormente, por lo que muchas empresas aplazan el debate sobre los macrodatos.