企業如何建立大數據

A. 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

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B. 企業如何建立大數據部門

企業如何建立大數據部門

企業如何建立大數據部門，很多公司老闆想組建一個大數據團隊，我們需要對於未來數據中心的人員安排如何，怎麼樣工資體系比較合適的？」反過來，有很多剛畢業的大學同學也在問我，「我這個專業需要撐握那些技術才能被企業看上。」當然也有，工作三年以上的小夥伴問我，未來自己的職業規化是怎麼樣的，這個我以後再跟大家一起來探討。
現在大數據很熱，很多大型互聯網公司對於數據部門配製都可以跟財務系統的人員相當了，也有很多初創企業拿到融資的移動互聯網企業，在運營穩定的情況下，已經開始對於大數據分析團隊開始進行配置，市場上能稱的上數據分析師的人才差不多在10萬左右，未來預計在1000萬左右規模會跟數據分析相關人員需求，而大學對於大數據分析這塊專業的缺失，根本來說沒有辦法能承擔一個數據分析師的角色，所以這塊數據分析師的需求會強烈，待遇會高。有同學擔心數據分析師是否未來人工智慧的發展起來，會出現失業的情況，這個相信擔心是多的，因為商業的決策，從來都是人的事，即使未來技術的進步，也不可能會讓機器來代替人的決定。
數據分析師是企業不僅是數據分析工人其實也是數據分析體系的設計師，開始時企業會有很多一些臨時的需求，比如市場部需要數據分析提一些數據做一些表格，這樣很容易會產生很多的表哥表妹的問題，覺得自已的意義不是很大,但是在我看來一個好的數據分析師，他應該是半個市場運行人員有著很好的溝通能力，80%的工作量是業務與市場部門提出的需求，在精通企業業務邏輯運作前提下再結合數據中出現的問題給於業務提出合理的建議，當然現在可能更多的是事後評估與監控的作用。
對於初級數據分析師，如果這個小夥子對於基本的統計模型與數據提供，特別SQL與EXCEL能過關，這個人差不多能用了，但是關鍵點就是這個侯選人是否有著很好的邏輯能力與溝通能力，如果是內向型的，其實未來做起來會很難，因為數據分析師的技術的門檻不高，但是否能對於業務敏感，對於數據敏感，及是否能把分析出來的東西在業務方進行落地，這就是數據分析師的價值。中級數據分析師需要三年以上，就需要他能對於業務進行建模那麼就需要他對於一些基本模型熟悉及對於統計軟體熟悉，當然如果能走的更遠的小夥伴需要能對於自已設計模型能力，怎麼進入數據指導業務的階段。
對於數據部門人員的設計時，最好是把數據分析人員分別跟各個業務線進行對接，最忌諱數據倉庫人員與業務部門對接，這樣很容易使數據部門流於形式，主要的原因數據倉庫人員沒有對於業務方提供需求進行分析，因為有時業務部門在需要數據分析都不知道自已要什麼，所以很容易對於數據團隊產生很負面的影響。因為數據中心說開了，畢竟是一個服務部門很難直接產生價值，所以需要跟業務與市場人員進行密切的協作才能產生價值，最怕就是數據中心自已在做產品，結果很辛苦卻沒有產出。那麼數據中心的團隊的負責人，是數據分析人員還是數據倉庫人員出身的，從我這邊長期的觀察來看，如果是中小型的企業，最好是商務智能出身的比較好一些，主要的原因能滿足初級對於數據分析系統，未來也會對於數據分析有一個不錯的了解，如果企業技術開發能力不錯，最好是數據分析出身，對於實現數據產生價值，有著很深遠的影響。

C. 創建大數據項目的五大步驟

創建大數據項目的五大步驟
企業需要積極的提升他們的數據管理能力。這並非意味著他們應該制定繁瑣的流程和監督機制。明智的企業會配合他們的數據活動的生命周期制定靈活的流程和功能：根據業務需求啟動更輕更嚴格、更強大的功能，並根據需求的增加來提升質量或精度。
一些企業正在利用新興技術來應對新的數據源，但大多數企業仍然面臨著需要努力管理好他們已經掌握或者應當掌握的數據信息的困境，而當他們試圖部署大數據功能時，發現自己還需要面對和處理新的以及當下實時的數據。
為了能夠實現持久成功的大數據項目，企業需要把重點放在如下五個主要領域。
1、確立明確的角色分工和職責范圍。
對於您企業環境中的所有的數據信息，您需要對於這些數據信息所涉及的關鍵利益相關者、決策者有一個清晰的了解和把控。當數據信息在企業的系統傳輸過程中及其整個生命周期中，角色分工將發生變化，而企業需要對這些變化有一個很好的理解。當企業開始部署大數據項目之後，務必要明確識別相關數據的關鍵利益相關者，並做好這些數據信息的完善和迭代工作。
2、加強企業的數據治理和數據管理功能。
確保您企業的進程足夠強大，能夠滿足和支持大數據用戶和大數據技術的需求。進程可以是靈活的，並應充分考慮到業務部門和事務部門的需求，這些部門均伴有不同程度的嚴謹性和監督要求。
確保您企業的參考信息架構已經更新到包括大數據。這樣做會給未來的項目打好最好的使用大數據技術和適當的信息管理能力的基礎。
確保您企業的元數據管理功能足夠強大，能夠包括並關聯所有的基本元數據組件。隨著時間的推移，進行有序的分類，滿足業務規范。
一旦您開始在您企業的生產部門推廣您的解決方案時，您會希望他們長期持續的使用該解決方案，所以對架構功能的定義並監督其發揮的作用是至關重要的。確保您企業的治理流程包括IT控制的角色，以幫助企業的利益相關者們進行引導項目，以最佳地利用這些數據信息。其還應該包括您企業的安全和法務團隊。根據我們的經驗，使用現有的監督機制能夠達到最佳的工作狀態，只要企業實施了大數據應用，並專注於快速在進程中處理應用程序，而不是阻礙進程的通過。
3、了解環境中的數據的目的和要求的精度水平，並相應地調整您企業的期望值和流程。
無論其是一個POC，或一個已經進入主流業務流程的項目，請務必確保您對於期望利用這些數據來執行什麼任務，及其質量和精度處於何種級別有一個非常清晰的了解。這種方法將使得企業的項目能夠尋找到正確的數據來源和利益相關者，以更好地評估這些數據信息的價值和影響，進而讓您決定如何最好地管理這些數據信息。更高的質量和精度則要求更強大的數據管理和監督能力。
隨著您企業大數據項目的日趨成熟，考慮建立一套按照數據質量或精確度分類的辦法，這將使得數據用戶得以更好的了解他們所使用的是什麼，並相應地調整自己的期望值。例如，您可以使用白色、藍色或金色來分別代表原始數據、清理過的數據，經過驗證可以有針對性的支持分析和使用的數據。有些企業甚至進一步完善了這一分類方法：將數據從1到5進行分類，其中1是原始數據，而5是便於理解，經過整理的、有組織的數據。
4、將對非結構化的內容的管理納入到您企業的數據管理能力。
非結構化數據一直是企業業務運營的一部分，但既然現在我們已經有了更好的技術來探索，分析和這些非結構化的內容，進而幫助改善業務流程和工業務洞察，所以我們最終將其正式納入我們的數據管理是非常重要的。大多數企業目前都被困在了這一步驟。
資料庫中基本的、非結構化的數據是以評論的形式或者自由的形式存在的，其至少是資料庫的一部分，應該被納入到數據管理。但挖掘這些數據信息則是非常難的。
數字數據存儲在傳統的結構化資料庫和業務流程外，很少有許多的治理范圍分組和數據管理的實現，除了當其被看作是一個技術問題時。一般來說，除了嚴格遵守相關的安全政策，今天的企業尚未對其進行真正有效的管理。當您的企業開始大跨步實現了大數據項目之後，您會發現這一類型的數據信息迅速進入了您需要管理的范疇，其輸出會影響您企業的商業智能解決方案或者甚至是您企業的業務活動。積極的考慮將這些數據納入到您企業的數據管理功能的范圍，並明確企業的所有權，並記錄好這些數據信息的諸如如何使用、信息來源等等資料。
不要採取「容易的輕松路線」，單純依靠大數據技術是您企業唯一正式的非結構化數據管理的過程。隨著時間的推移，企業將收集越來越多的非結構化數據，請務必搞清楚哪些數據是好的，哪些是壞的，他們分別來自何處，以及其使用是否一致，將變得越來越重要，甚至在其生命周期使用這個數據都是至關重要的。
要保持這種清晰，您可以使用大數據和其他工具，以了解您企業所收集的數據信息，確定其有怎樣的價值，需要怎樣的管理，這是至關重要的。大多數進入您企業的大數據系統的非結構化數據都已經經過一些監控了，但通常是作為一個BLOB（binarylargeobject）二進制大對象和非結構化的形式進行的。隨著您的企業不斷的在您的業務流程中「發掘」出這一類型的數據，其變得更加精確和有價值。其可能還具有額外的特點，符合安全，隱私或法律和法規的元素要求。最終，這些數據塊可以成為新的數據元素或添加到現有的數據，但您必須有元數據對其進行描述和管理，以便盡可能最有效地利用這些數據。
5、正式在生產環境運行之前進行測試。
如果您的企業做的是一次性的分析或完整的一次性的試點，這可能並不適用於您的企業，但對大多數企業來說，他們最初的大數據工作將迅速發展，他們找到一個可持續利用他們已經挖掘出的極具價值的信息的需求。這意味著需要在您的沙箱環境中進行測試，然後才正式的在您的生產環境運。

D. 管理咨詢公司如何幫助企業建設大數據系統

以中大咨詢的大數據分析生態系統與專業的咨詢服務為例，企業可以依託構建起的雙渠道數據分析與決策系統，進一步降低大數據分析系統部署和應用的難度，發揮統一數據架構的優勢，有效完成基於數據驅動的企業生產經營活動分析與決策轉型。具體有以下幾個方面：
（1）數據抓取系統：及時捕獲網路信息數據，為客戶提供外部經營環境持續、海量的數據服務
（2）在線數據採集系統：針對企業的在線客戶，從用戶屬性信息、用戶行為信息、商品信息等多維度進行採集，並通過數據過濾與匯總，將數據分類存於數據倉庫中，滿足IT業務不同需求，為企業提供持續性的數據資產。
（3）數據融合系統：圍繞構建企業用戶的全維度標簽，完善的數據管理及輸出流程，全面整合企業內外數據源，尤其是對異構數據處理，支撐各類數據應用。

E. 如何搭建大數據分析平台

一般的大數據平台從平台搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

Linux系統安裝。分布式計算平台或組件安裝。

數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。

數據建模分析是針對預處理提取的特徵或數據建模，得到想要的結果。結果可視化及輸出API。可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

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F. 企業大數據規劃需要的三種能力和五個步驟

企業大數據規劃需要的三種能力和五個步驟
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」,從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」,從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。

G. 企業實施大數據的路徑

企業實施大數據的路徑

企業實施大數據的具體的建設路徑有兩個方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下
自上而下的路徑，首先是有序地在管理層建立數據的決策文化，在企業文化層面建設起數據的使用意識，然後建立對應的組織架構、對應的部門和團隊，確定需要招聘什麼樣的人進來、需要多少人、具體職責怎麼劃分，最後建立起對應的技術平台。
自下而上
自下而上第一是讓員工學習和掌握相關技術技能，可以通過內部培訓，也可以通過外部招聘。第二，要有規劃地設計，以後系統怎麼走、怎麼做， 要有一個長期的規劃。第三，要有明確的績效考核的指標，數據的管理、質量的管控、效益怎麼保證。第四，在思維上要保持一個開放的態度，互聯網時代大數據還在發展的初期，一般認為大數據在企業的應用還處於幼兒園階段，這個時候還有很多東西要學習，必須保持一個開放的心態，不斷地學習，才能真正把事情做好。
（一）建立企業的數據文化
文化是企業看待事物的價值觀和執行行動的衡量標准。建立數據文化就是要在整個企業層面建立一種以客觀的數據為決策依據和衡量標準的價值觀和制度體系，為企業能夠真正利用大數據產生價值提供基礎。沒有這個基礎，企業即使擁有再好的技術和資源，也無法利用好它們來為企業服務。
什麼叫企業數據文化？它包括六個方面的內容。
第一，數據文化主要體現在數據驅動決策，決策主要通過數據來說話。
第二，企業運行效率的分析。一方面，通過對數據進行深度分析，可以像望遠鏡一樣了解企業各方面的運營情況，另一方面，數據可以像顯微鏡一樣去觀察企業運營的細節，找到以優化的地方。
第三，通過數據來分析營銷規劃的得失。通常企業做促銷活動，銷售量提升了就覺得是成功了，但是促銷是有成本的，銷量提升了，是不是真的就帶來效益了呢？
第四，在以人為本的時代，企業對員工的人身安全和健康的責任越發重大了。如果能通過客觀可衡量的數據，關注員工的工作環境和舒適性，對保障良好健康的工作環境、提升員工的滿意度將起到非常重要的作用。
第五，員工績效，必須要有一個數量化的指標。
第六，價值鏈中的數據管理。在縱向供應鏈中通過數據的分享和交換，可以更好地讓供應鏈上下游的企業了解整個供應鏈上的需求、庫存和供給，從而可以優化鏈條上的庫存，主動發起供給的准備，更快地應對市場的變化。在橫向生態鏈中，通過分享和交換數據，可以在全方位生活場景中對用戶進行分析，從而打造出滿足用戶更廣泛需求的一站式服務，不僅可以挖掘出更多的商業機會，而且增強了用戶的粘性。
（二）建立企業的數據戰略
建立企業的數據戰略，需要建設三個方面的內容，如下圖
數據模型
第一個方面是建立完整的數據模型。數據模型的目的是正確地定義數據，對數據進行分類和確定數據交互之間的標准。將對企業業務管理的理解，轉化為數據的要求，從而理解到底什麼樣的數據需要管理。不同的系統產生不同的數據，各系統之間的數據和數據之間互相交互的內容是什麼。企業內部有不同的系統，ERP 系統、供應鏈系統、CRP 系統等，用戶信息放在哪，供應商信息、物聯網信息、財務信息分別放在哪，他們之間怎麼協調，怎麼溝通？這些都是需要考慮的問題。
數據服務
第二個方面是建立數據服務體系，包括選用什麼樣的技術平台、採用什麼樣的數據技術，不同的系統如何使用這些不同技術，包括傳統的資料庫、數據倉庫、商業智能、新型的 Hadoop 等。基於業務架構的設計，來設計數據應用的架構，然後通過數據交互介面來交換數據，從而避免出現數據孤島，同時建立統一的數據規劃，確保數據源的統一和一致性，為後期的數據分析提供支持。
數據管理
第三個方面是建立數據的治理體系。數據治理包括數據的管理制度和整體生命周期的管理。數據正在成為一種資產，與此相對應的，資產需要體系化的管理。數據的資產權利管理，包括確定數據的所有權、確定每個數據的所有者、誰是這個數據的管理者、誰來負責這個數據的准確性、誰來保障數據的質量，等等。數據的高質量是進行數據分析的基礎，數據如果是錯誤的，怎麼分析都不會有正確的結果。同時，數據的合規和安全的管理也是核心環節，比如誰可以操作數據、誰負責數據的安全、備份和服務等，一個嚴格的數據的合規和安全管控制度是必不可少的。
數據的生命周期管理，包括如何和何時建立數據、什麼時候可以修改、誰批准修改、數據如何消除等。國內的企業這方面做得比較欠缺，不只是數據，還包括設備、電腦等，電腦報廢了不能用了，就直接丟棄。在這方面，國外企業做得不錯，國外信息安全的企業， 通常會花錢請第三方公司來進行專業的數據銷毀的處理，甚至每台電腦花費幾百塊錢來進行環保型銷毀。比如在一些數據消除案例中，數據要用各種方 法來確保被徹底擦除，比如有些企業要求對數據進行格式化七遍，以避免可 能的數據恢復。
（三）建立企業的數據組織能力
建立數據的組織能力，包括設立合適的組織角色的定位、招聘到合適的人員、設立合適的組織結構以及設計合適的責權利，等等。
第一，數據的組織能力，建議有條件的公司可以建立首席數據官（ChiefData Officer）崗位，這個崗位主要是設計整個數據的戰略，領導數據戰略的落地，以及通過數據和業務管理層進行溝通、對話，傳遞數據的價值。
第二，數據科學家的作用非常重要，數據科學家研究的是如何用最好、最科學的演算法得出最好的結果。同樣一堆數據在那兒，十個不同的人在看，十個人看的結果都不同。那麼為什麼科學家算得准呢？因為他的知識夠深入，他了解哪個因素最重要，那麼多因素裡面他應該選哪部分來分析。數據科學家目前是整個市場上最欠缺的人才，因為同時兼具數據演算法專業知識和業務知識的人才是極其難得的。數據科學家可以分為三種類型，第一種是技術型數據科學家，他們是計算演算法方面的行家，對各種統計分析技術非常在行；第二種是應用數據科學家，他們對數據架構非常熟悉，熟悉數據在各個系統中的分布，能夠很好地把各種數據進行集成管理；第三種是業務數據科學家，這些人對行業知識和企業業務非常熟悉，同時兼具一部分對數據處理技術的了解，能很好地把業務的需要和特徵轉換成數據的處理要求，同時可以很好地將數據處理結果轉換成業務的視角和言語，來傳遞給業務管理者。
第三，對於一定規模的企業，我們通常建議，企業要建立一個集中式的數據管理運營中心。雲計算服務就是集中化管理方式，成本最低、靈活性最高、擴展性最強。
第四，整個數據組織的架構標准不是以技術、產品來交付，而是以商業價值交付為衡量標准。考量數據分析的產出能力，不是數據分析的速度有多快，也不是數據量有多大，而是數據分析的結果對業務到底有沒有幫助、是不是有指導意義。這也是所有數據分析的核心價值，也是對大數據中「大」的含義的最核心的衡量標准——「大」到產生業務價值。這個衡量標准對技術組織來說，執行起來有些困難，所以必須建立一個明確的績效評估標准和價值評估標准，讓技術人員能夠更多地從業務角度來考慮所做的工作的價值，而不陷入技術優先論的境地。
第五，提升一線人員的業務決策權和數據決策權，建立一個扁平化管理的組織。通過系統化的培訓來不斷培養員工的數據分析能力。由專業數據分析人員和演算法人員設計的數據分析解決方案或者產品，必須以簡單易用的方式提供給一線員工，同時更為重要的是，加強相關的解決方案或者數據產品的系統化培訓，讓更多的員工意識到這些解決方案或者產品的價值，並樂於在日常工作中使用。我們建議數據建模 / 數據產品研發的費用和針對一線員工的使用培訓的投入應該是對半分的。為了更好地推進培訓，企業還可以考慮成立興趣驅動的數據協會，讓更多的員工加入到該協會中，定期舉行培訓課程、研討沙龍以及聘請外部專家做相關分享以開拓視野。
建立了企業的數據組織能力後，企業使用數據的過程如下闡述。
首先搜集數據，從不同地方把數據找到，找到以後選擇演算法。其次進行業務關聯的分析，確定哪些指標、哪些維度是有意義的，這就是數據科學乾的事。業務科學家和數據科學家可以分離，也可以整合，大部分企業是一套人馬來做，展示成一個業務的可以接受、可以理解的方法，如果單純是數據展示，可能管理層、業務部門看不懂，這就需要轉換成業務管理者可以理解的語言和信息。最後，提交給管理層或者是對應的部門作商業決策。這就 完成了一個完整的價值交付。
在上述的數據處理過程中，數據團隊中有不同的崗位來執行對應的工作。在數據的採集和清理環節，主要是數據管理員，包括企業內部的數據抓取， 外部的微博、淘寶、第三方電信等的數據採集，數據很多，需要做清理，把一些沒有用的數據處理掉，留下來有效的數據，這主要是數據管理員要做的事情。接下來是數據科學家，選擇正確的演算法，同時可以根據業務的維度製作各種不同的模型，來得出一個分析的結果。再接下來，還有一個團隊是業務分析師，根據這些分析結果，將其轉換成業務人員可以理解的語言和展示方法，交給 CDO 和核心管理層、決策層做溝通，幫助他們作決策。作為整個技術平台的提供者，還有一個技術團隊做具體的平台搭建，可以自行開發基於 Hadoop 開源的大數據平台，或者購買第三方的系統做管理維護，也可以 直接使用大數據的 SaaS 服務平台來快速建立大數據技術能力。
（四）選擇技術平台
企業以往使用傳統數據進行復雜分析時，多使用數據倉庫和商務智能系統，也就是所謂的 OLAP 系統，對傳統數據比如財務數據、用戶數據進行抓取、挖掘和分析，然後通過頁面展示出來，這是非實時的分析系統。在互聯網+時代，要將第三方的社交數據和電商數據，比如微博、電商數據等放進來分析是很難的，因為傳統的架構是基於結構化的數據基礎上的，而現在更大量的數據是非結構化的數據，傳統方式很難支持。這樣我們分析數據就碰到一些困難，大數據應運而生，Hadoop 是其中最重要的一個平台。
Hadoop 是一個生態系統，它裡麵包括了一些計算的系統、數據存儲的系統、數據分析的系統，它是阿帕奇組織在 2004 年正式開展的一個項目。Hadoop 是一個非常重要的革命性的應用，因為它是免費發布，讓很多人都有機會使用，現在很多企業都是以 Hadoop 開源平台為基礎，再由內部技術人員做一些優化來使用。
傳統數據和大數據的關系是一個發展和結合的關系。傳統數據還是可以分析出對業務有價值的信息，也還是用以前倉庫的方式分析，新型數據用大數據的方式分析，兩個系統最後進行整合，形成一個後端的解決方案；現在也出現了一種完全集成式的方案，這是最近一兩年出現的新的大數據平台，可以同時兼容新的大數據和傳統的數據，這種集成式的應用將會越來越多。市場上很多公司的商業套件和 Hadoop 開源的方案有什麼區別呢？它們的主要區別是商業套件在性能上做了優化、提 升，在安全上做了增強，它加入了針對對應行業的業務理解，幫助企業預置了建模的方法和工具，但問題是價格比較貴。所以，各種方案的選擇是基於企業的實際情況，包括預算和團隊能力等因素綜合考慮的。
（五）數據的開放和共享
對於數據的來源，企業內部通常不具有大數據分析所需要的所有數據。 2014 年，我國的大數據市場規模 84 個億，預計 2015 年達到 166 個億，增長40%。相信隨著大數據交易平台的建設，增長還會更多。根據中國信息通訊研究院的研究報告，企業對大數據的認同度，認為「比較重要」的達到 97%，這說明企業對大數據的重要性是有認識的，問題是怎麼來落地。企業對待大數據往往關注的是安全性和穩定性。這說明雖然企業已經意識到大數據的重要性，但還是比較保守，對安全的顧慮影響了對數據商業價值的挖掘。隨著安全技術的發展以及對商業價值的認識的提高，企業應用大數據、獲取和交換數據將會越來越多。安全和商業價值永遠是一對需要衡量的關系，它就像速度和成本、速度和質量一樣是相輔相成、互相平衡的關系，要同時追求兩方面是有困難的，不同時期要有不同的策略。
企業對政府公開數據的需求非常強烈。市場上有很多針對政府數據的創業公司，例如一家企業叫法海風控，他是從法律層面分析企業的信用狀態，通過分析企業相關的法律文書，比如這家企業過去數年有沒有相關的法律官司、勝訴還是敗訴，也包括相關聯企業涉及到的法律行為，從這些角度提供風控的判斷，這是一個很好的應用案例，這取決於政府的數據公開程度。政府擁有海量的數據，如交通數據、社保數據等，一旦這些數據能夠公開，將會帶來大量的創業機會，也會給企業帶來更多考慮問題的維度，所以企業都希望政府能夠盡快地公開數據。
（六）找好切入點，小步快走
關於實施路徑，企業或多或少已經有一些數據、有一些系統，這個時候是推倒重來，還是有一些別的方法？數據能夠在哪些領域實現業績的大幅提高？數據能在哪些領域實現企業運營效率的提升？這些問題很重要，一開始就必須提出來。每個重要業務部門和職能部門都需要考慮這個問題，並展開相關的研討。企業高管實施大數據戰略的時候，需要高度重視這一步，但在國內很多企業往往忽略這一方面，投入大數據往往不是以提升業績為導向，而是以學術為導向，使得很多企業實施大數據戰略後，看不到數據對企業績效的提升，從而使得大數據戰略流產。
（七）放眼未來，永遠在路上
大數據是不是萬能的？是不是永遠有效的？大數據的使用有限制嗎？正確地認識這些問題，有助於企業更好地利用大數據，更客觀地看待大數據。
第一，大數據不是萬能的，大數據的使用是有限制的。大數據的使用，首先是在討論相關性的時候，而在判斷、解決一個具體問題的時候，大數據不是最好的方法。
第二，大數據即使大，也不能囊括所有的數據，大數據終究有成本的問題，准確性還不會達到百分之百。雖然它足夠可以做預測，但是不是絕對正確的東西。
第三，我們不能過於相信數據，因為有時候數據會解讀得不對，所以還要嘗試做一個驗證，如果這明顯和常識相反，你要驗證一下你的分析方法否正確。
還有一個問題是數據的安全，數據這么重要，能不能保護好數據，數據使用過程中有一些問題和潛在的風險。
最後的寄語：大數據是文化和技術的結合，最終的目的是產生業務價值。
第一，大數據技術是 IT 驅動業務變革的一個機會，不管從IT 部門本身的定位、IT 對企業產生的作用來說，還是企業能夠增強核心競爭力的角度來說，大數據都是一個非常重要的推動力。
第二，應用大數據技術的前提是要有一個數據驅動決策的企業文化，如果用大數據形成了一個報表，企業管理者作決策時根本不看，這就沒有意義了。只有當企業建立了數據驅動決策的文化，並真實地執行後，數據的價值才能夠充分實現。所以大數據使用的重要前提是企業有數據驅動決策的文化。
第三，數據本身只是一些信息，大數據的價值不在於數據本身，而在於如何通過數據做分析整理，最後產生分析和預測，傳遞業務價值，這才是使用大數據的目的和核心。

H. 企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟

企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
在這個大數據已經成為市場一個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大數據的准備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大數據實驗室合夥人周濤在接受采訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大數據企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現數據化。企業要為此做好計劃，到底需要保存什麼樣的數據，以人為中心的數據還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計劃，然後再將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什麼用的數據，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪數據，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，一個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的數據。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的數據。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設置了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想像中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大數據企業，第一步企必須要實現數據化。
2.企業要自己培養一些大數據理念，或者是小數據挖掘的團隊。做大數據，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成一個大數據的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的數據科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有武器，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
(1)除了結構化數據以外還有文本、音頻、圖像、遙感、網路、行為軌跡、時間數據，這些數據怎麼處理，它存在的大挑戰是什麼。
(2)一定要懂預測，因為絕大部分的大數據應用回到預測中，預測裡面很多方法都是基準學習的，而基準學習目前最火的方向是集群學習。
(3)要走分布式存儲計算，這絕對不是說我知道給Hadoop 、Maprece、Hbase就夠了，關鍵問題是首先要知道怎麼樣去搭一個混合式的，你的數據來了，我到底是應該犧牲我的一致性還是犧牲操作性，大概的成本多少，哪些數據挖掘的重要演算法我要把他Hadoop、Maprece實現，哪些演算法要通過SPTA，可變邏輯治理是在硬體裡面，從而替代CPU、GPU。
(4)需要整個數據向外的發展，知道哪些數據可能在外部產生什麼樣的重要價值，或者外部的數據能夠在你的企業產生什麼樣的重要價值。企業應該培養出這四個能力，建立起企業數據挖掘的人才團隊。
3.企業一定要做好自己的外部數據儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在淘寶、天貓上賣的怎麼樣?在淘寶、天貓哪一個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些數據，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通數據，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車運行，這些數據可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者數據交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部數據和戰略數據。
4.企業要建設自己的大數據管理與應用平台。對於很多企業，做大數據並不是意味著要自己去建設數據中心。隨著雲計算和雲數據中心出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處架構，要用大一些工具比如數據分布式存儲、Hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了數據的採集、資料庫架構，向上的分析模塊，再往上的API數據出口，以及橫向的一些業務模塊和出口這些東西。要做成企業的大數據管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有數據偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業佔有的數據到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的數據，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，一個叫重工業用電指數，一個叫輕工業用電指數。淘寶網有它的CPI指數，還有很多企業的一些數據，實際上都可以發揮想像不到的價值。
6.一個大數據企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過數據交換的方式互相共享形成數據化。
7.企業還要做好數據方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的數據應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速存儲，雲計算的一些技術，比如數據挖掘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
第三種模式是數據集方面的投資，我們知道阿里巴巴投資高德是為了數據，它投資新浪微博不僅是要投錢還要花錢買數據，所有這一切本質還是想把數據流動起來做更大的事情。這種投資就是集成數據，強調數據流動性。這些投資裡面有幾點是需要注意的，一是要去關注企業的數據價值，其次要關注早期的投資，去長期指引而不是短期追逐回報率，最後還要多關注傳統行業。
周濤教授提出，大數據的本質不在於數據量有多少，也不在於是否是異構的數據，而是在於數據是關聯的，整體的數據可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大數據的精髓。
當然，數據本身並不產生價值，只有通過大數據的分析去解決難題才是價值，而大數據對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大數據作為概念的時代，企業還是要做好布局大數據的准備，向大數據企業修煉。

I. 企業內部如何建立數據化管理

首先數據的採集和整合
我們面對的是大量積累的內部數據，不同階段的數據，數據質量參差不齊；同時，還有大量的外部數據，如何獲取如何使用，如何與內部數據整合發揮價值就非常重要。這裡面還有一個關鍵問題，就是數據使用的合法性問題，大數據行業魚龍混雜，非法買賣用戶數據的現象屢禁不止。中消協曾經發布過一個報告，在接受調查的100個APP中，有91個涉嫌過度收集個人信息。
頻繁發生的隱私風波也說明，當下對個人隱私的保護力度過於孱弱。我們務必釐清大數據使用與個人隱私的界限，在打通信息孤島和保護公民個人隱私之間，有明確的法律對其進行規范。在這里，我們作為大數據行業中的一名從業者，也呼籲社會盡快完成數據隱私立法，保護我們每個人的個人隱私，同時也讓數據的使用者能合法合規的試用數據。
第二個方面提升數據質量
就是針對大量的內外部數據，如何持續的提升數據質量。這就涉及到數據治理領域，通過技術手段來摸清數據的來龍去脈、前世今生，不斷的發現數據問題，規范數據標准，不斷改進不斷提升數據質量。
第三個方面挖掘數據價值
有了高質量的數據，那麼就要充分的挖掘數據價值，傳統的BI技術，結合人工智慧，實現更加自動化、智能化的數據分析和應用，以此來輔助決策。
第四個方面優化企業結構
就是如果應用上述成果，真正達到數字化轉型的目標，就是推進商業模式的創新，優化業務和管理。
目前的發展階段，大家比較重視的2個環節就是數據分析和數據治理。數據治理將為企業提供更全面更准確的數據，而數據分析將為企業的經營決策提供數據支撐，把數據變成信息、幫助企業把信息變成決策，把決策變成行動，把行動轉換成更高效業務操作，從而增加企業的競爭優勢。

J. 企業構建大數據分析平台,分為哪幾步

操作系統的選擇操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。

搭建Hadoop集群Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體平台，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop框架中最核心的設計是HDFS和MapRece，HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，能夠提供高吞吐量的數據訪問，適用於那些有著超大數據集的應用程序;MapRece是一套可以從海量的數據中提取數據最後返回結果集的編程模型。

選擇數據接入和預處理工具面對各種來源的數據，數據接入就是將這些零散的數據整合在一起，綜合起來進行分析。數據接入主要包括文件日誌的接入、資料庫日誌的接入、關系型資料庫的接入和應用程序等的接入，數據接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC(網易數據運河系統)，sqoop等。

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