在探讨“大数据花了两个月能养好吗”这个问题之前，我们需要明确几个关键点：首先，“养好”这个词在此处可能指的是大数据项目的成熟度或者其在企业中的应用效果；其次，“花了两个月”指的是项目实施的时间周期。为了更准确地回答这个问题，我们将从以下几个方面进行深入讨论：大数据项目的准备阶段、实施阶段以及评估阶段。

准备阶段

在开始任何大数据项目之前，最重要的步骤之一就是进行详尽的需求分析。这包括理解企业的业务目标、确定数据来源、选择合适的技术栈等。通常情况下，这个阶段会花费相当多的时间来确保后续工作的顺利进行。企业需要评估现有的IT基础设施是否能够支持大数据处理需求，并且考虑是否需要引入新的工具或平台，如Hadoop、Spark等。

实施阶段

一旦完成了前期准备工作，接下来便是真正的实施阶段。这里涉及到的主要工作包括数据采集、清洗、存储以及分析。对于大多数组织而言，这个过程可能会非常复杂且耗时。尤其是数据清洗环节，因为原始数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要通过算法进行修正或填充。

• 数据采集：数据可以从多种渠道获得，比如社交媒体、网站日志、传感器等。不同的数据源可能需要不同的技术手段来进行集成。
• 数据清洗：这是确保数据分析结果准确性的重要步骤。通常涉及去除重复记录、填补缺失值、纠正错误数据等操作。
• 数据存储：大数据量通常需要使用专门的存储解决方案来保证性能和可扩展性。
• 数据分析：利用机器学习算法或其他统计方法对数据进行挖掘，以发现模式、趋势或关联性。

评估阶段

当大数据系统运行了一段时间后，就需要对其进行评估了。这不仅仅是看项目是否达到了预期的目标，还要考察整个系统的稳定性、安全性以及效率等方面。此外，随着业务环境的变化和技术的发展，还需要定期更新和优化大数据解决方案。

数据对比分析表格示例：

综上所述，在合理规划并投入足够资源的前提下，大数据项目可以在较短时间内（例如两个月）取得初步成效。但是需要注意的是，大数据的价值并非一蹴而就，它需要一个持续迭代优化的过程才能真正为企业带来长远的利益。因此，在两个月内可以完成大数据项目的初步搭建，并开始产生一些有意义的见解，但要想达到“养好”的状态，还需更多时间和努力。