企业如何建立大数据

A. 企业如何进行大数据分析

1、数据存储和管理

MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。

DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。

2、数据清理类

EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

3、数据分析挖掘

豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作，可以轻松简便地完成。

4.数据可视化类

亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

B. 企业如何建立大数据部门

企业如何建立大数据部门

企业如何建立大数据部门，很多公司老板想组建一个大数据团队，我们需要对于未来数据中心的人员安排如何，怎么样工资体系比较合适的？”反过来，有很多刚毕业的大学同学也在问我，“我这个专业需要撑握那些技术才能被企业看上。”当然也有，工作三年以上的小伙伴问我，未来自己的职业规化是怎么样的，这个我以后再跟大家一起来探讨。
现在大数据很热，很多大型互联网公司对于数据部门配制都可以跟财务系统的人员相当了，也有很多初创企业拿到融资的移动互联网企业，在运营稳定的情况下，已经开始对于大数据分析团队开始进行配置，市场上能称的上数据分析师的人才差不多在10万左右，未来预计在1000万左右规模会跟数据分析相关人员需求，而大学对于大数据分析这块专业的缺失，根本来说没有办法能承担一个数据分析师的角色，所以这块数据分析师的需求会强烈，待遇会高。有同学担心数据分析师是否未来人工智能的发展起来，会出现失业的情况，这个相信担心是多的，因为商业的决策，从来都是人的事，即使未来技术的进步，也不可能会让机器来代替人的决定。
数据分析师是企业不仅是数据分析工人其实也是数据分析体系的设计师，开始时企业会有很多一些临时的需求，比如市场部需要数据分析提一些数据做一些表格，这样很容易会产生很多的表哥表妹的问题，觉得自已的意义不是很大,但是在我看来一个好的数据分析师，他应该是半个市场运行人员有着很好的沟通能力，80%的工作量是业务与市场部门提出的需求，在精通企业业务逻辑运作前提下再结合数据中出现的问题给于业务提出合理的建议，当然现在可能更多的是事后评估与监控的作用。
对于初级数据分析师，如果这个小伙子对于基本的统计模型与数据提供，特别SQL与EXCEL能过关，这个人差不多能用了，但是关键点就是这个侯选人是否有着很好的逻辑能力与沟通能力，如果是内向型的，其实未来做起来会很难，因为数据分析师的技术的门槛不高，但是否能对于业务敏感，对于数据敏感，及是否能把分析出来的东西在业务方进行落地，这就是数据分析师的价值。中级数据分析师需要三年以上，就需要他能对于业务进行建模那么就需要他对于一些基本模型熟悉及对于统计软件熟悉，当然如果能走的更远的小伙伴需要能对于自已设计模型能力，怎么进入数据指导业务的阶段。
对于数据部门人员的设计时，最好是把数据分析人员分别跟各个业务线进行对接，最忌讳数据仓库人员与业务部门对接，这样很容易使数据部门流于形式，主要的原因数据仓库人员没有对于业务方提供需求进行分析，因为有时业务部门在需要数据分析都不知道自已要什么，所以很容易对于数据团队产生很负面的影响。因为数据中心说开了，毕竟是一个服务部门很难直接产生价值，所以需要跟业务与市场人员进行密切的协作才能产生价值，最怕就是数据中心自已在做产品，结果很辛苦却没有产出。那么数据中心的团队的负责人，是数据分析人员还是数据仓库人员出身的，从我这边长期的观察来看，如果是中小型的企业，最好是商务智能出身的比较好一些，主要的原因能满足初级对于数据分析系统，未来也会对于数据分析有一个不错的了解，如果企业技术开发能力不错，最好是数据分析出身，对于实现数据产生价值，有着很深远的影响。

C. 创建大数据项目的五大步骤

创建大数据项目的五大步骤
企业需要积极的提升他们的数据管理能力。这并非意味着他们应该制定繁琐的流程和监督机制。明智的企业会配合他们的数据活动的生命周期制定灵活的流程和功能：根据业务需求启动更轻更严格、更强大的功能，并根据需求的增加来提升质量或精度。
一些企业正在利用新兴技术来应对新的数据源，但大多数企业仍然面临着需要努力管理好他们已经掌握或者应当掌握的数据信息的困境，而当他们试图部署大数据功能时，发现自己还需要面对和处理新的以及当下实时的数据。
为了能够实现持久成功的大数据项目，企业需要把重点放在如下五个主要领域。
1、确立明确的角色分工和职责范围。
对于您企业环境中的所有的数据信息，您需要对于这些数据信息所涉及的关键利益相关者、决策者有一个清晰的了解和把控。当数据信息在企业的系统传输过程中及其整个生命周期中，角色分工将发生变化，而企业需要对这些变化有一个很好的理解。当企业开始部署大数据项目之后，务必要明确识别相关数据的关键利益相关者，并做好这些数据信息的完善和迭代工作。
2、加强企业的数据治理和数据管理功能。
确保您企业的进程足够强大，能够满足和支持大数据用户和大数据技术的需求。进程可以是灵活的，并应充分考虑到业务部门和事务部门的需求，这些部门均伴有不同程度的严谨性和监督要求。
确保您企业的参考信息架构已经更新到包括大数据。这样做会给未来的项目打好最好的使用大数据技术和适当的信息管理能力的基础。
确保您企业的元数据管理功能足够强大，能够包括并关联所有的基本元数据组件。随着时间的推移，进行有序的分类，满足业务规范。
一旦您开始在您企业的生产部门推广您的解决方案时，您会希望他们长期持续的使用该解决方案，所以对架构功能的定义并监督其发挥的作用是至关重要的。确保您企业的治理流程包括IT控制的角色，以帮助企业的利益相关者们进行引导项目，以最佳地利用这些数据信息。其还应该包括您企业的安全和法务团队。根据我们的经验，使用现有的监督机制能够达到最佳的工作状态，只要企业实施了大数据应用，并专注于快速在进程中处理应用程序，而不是阻碍进程的通过。
3、了解环境中的数据的目的和要求的精度水平，并相应地调整您企业的期望值和流程。
无论其是一个POC，或一个已经进入主流业务流程的项目，请务必确保您对于期望利用这些数据来执行什么任务，及其质量和精度处于何种级别有一个非常清晰的了解。这种方法将使得企业的项目能够寻找到正确的数据来源和利益相关者，以更好地评估这些数据信息的价值和影响，进而让您决定如何最好地管理这些数据信息。更高的质量和精度则要求更强大的数据管理和监督能力。
随着您企业大数据项目的日趋成熟，考虑建立一套按照数据质量或精确度分类的办法，这将使得数据用户得以更好的了解他们所使用的是什么，并相应地调整自己的期望值。例如，您可以使用白色、蓝色或金色来分别代表原始数据、清理过的数据，经过验证可以有针对性的支持分析和使用的数据。有些企业甚至进一步完善了这一分类方法：将数据从1到5进行分类，其中1是原始数据，而5是便于理解，经过整理的、有组织的数据。
4、将对非结构化的内容的管理纳入到您企业的数据管理能力。
非结构化数据一直是企业业务运营的一部分，但既然现在我们已经有了更好的技术来探索，分析和这些非结构化的内容，进而帮助改善业务流程和工业务洞察，所以我们最终将其正式纳入我们的数据管理是非常重要的。大多数企业目前都被困在了这一步骤。
数据库中基本的、非结构化的数据是以评论的形式或者自由的形式存在的，其至少是数据库的一部分，应该被纳入到数据管理。但挖掘这些数据信息则是非常难的。
数字数据存储在传统的结构化数据库和业务流程外，很少有许多的治理范围分组和数据管理的实现，除了当其被看作是一个技术问题时。一般来说，除了严格遵守相关的安全政策，今天的企业尚未对其进行真正有效的管理。当您的企业开始大跨步实现了大数据项目之后，您会发现这一类型的数据信息迅速进入了您需要管理的范畴，其输出会影响您企业的商业智能解决方案或者甚至是您企业的业务活动。积极的考虑将这些数据纳入到您企业的数据管理功能的范围，并明确企业的所有权，并记录好这些数据信息的诸如如何使用、信息来源等等资料。
不要采取“容易的轻松路线”，单纯依靠大数据技术是您企业唯一正式的非结构化数据管理的过程。随着时间的推移，企业将收集越来越多的非结构化数据，请务必搞清楚哪些数据是好的，哪些是坏的，他们分别来自何处，以及其使用是否一致，将变得越来越重要，甚至在其生命周期使用这个数据都是至关重要的。
要保持这种清晰，您可以使用大数据和其他工具，以了解您企业所收集的数据信息，确定其有怎样的价值，需要怎样的管理，这是至关重要的。大多数进入您企业的大数据系统的非结构化数据都已经经过一些监控了，但通常是作为一个BLOB（binarylargeobject）二进制大对象和非结构化的形式进行的。随着您的企业不断的在您的业务流程中“发掘”出这一类型的数据，其变得更加精确和有价值。其可能还具有额外的特点，符合安全，隐私或法律和法规的元素要求。最终，这些数据块可以成为新的数据元素或添加到现有的数据，但您必须有元数据对其进行描述和管理，以便尽可能最有效地利用这些数据。
5、正式在生产环境运行之前进行测试。
如果您的企业做的是一次性的分析或完整的一次性的试点，这可能并不适用于您的企业，但对大多数企业来说，他们最初的大数据工作将迅速发展，他们找到一个可持续利用他们已经挖掘出的极具价值的信息的需求。这意味着需要在您的沙箱环境中进行测试，然后才正式的在您的生产环境运。

D. 管理咨询公司如何帮助企业建设大数据系统

以中大咨询的大数据分析生态系统与专业的咨询服务为例，企业可以依托构建起的双渠道数据分析与决策系统，进一步降低大数据分析系统部署和应用的难度，发挥统一数据架构的优势，有效完成基于数据驱动的企业生产经营活动分析与决策转型。具体有以下几个方面：
（1）数据抓取系统：及时捕获网络信息数据，为客户提供外部经营环境持续、海量的数据服务
（2）在线数据采集系统：针对企业的在线客户，从用户属性信息、用户行为信息、商品信息等多维度进行采集，并通过数据过滤与汇总，将数据分类存于数据仓库中，满足IT业务不同需求，为企业提供持续性的数据资产。
（3）数据融合系统：围绕构建企业用户的全维度标签，完善的数据管理及输出流程，全面整合企业内外数据源，尤其是对异构数据处理，支撑各类数据应用。

E. 如何搭建大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

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F. 企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤

企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”,从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。

G. 企业实施大数据的路径

企业实施大数据的路径

企业实施大数据的具体的建设路径有两个方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下
自上而下的路径，首先是有序地在管理层建立数据的决策文化，在企业文化层面建设起数据的使用意识，然后建立对应的组织架构、对应的部门和团队，确定需要招聘什么样的人进来、需要多少人、具体职责怎么划分，最后建立起对应的技术平台。
自下而上
自下而上第一是让员工学习和掌握相关技术技能，可以通过内部培训，也可以通过外部招聘。第二，要有规划地设计，以后系统怎么走、怎么做， 要有一个长期的规划。第三，要有明确的绩效考核的指标，数据的管理、质量的管控、效益怎么保证。第四，在思维上要保持一个开放的态度，互联网时代大数据还在发展的初期，一般认为大数据在企业的应用还处于幼儿园阶段，这个时候还有很多东西要学习，必须保持一个开放的心态，不断地学习，才能真正把事情做好。
（一）建立企业的数据文化
文化是企业看待事物的价值观和执行行动的衡量标准。建立数据文化就是要在整个企业层面建立一种以客观的数据为决策依据和衡量标准的价值观和制度体系，为企业能够真正利用大数据产生价值提供基础。没有这个基础，企业即使拥有再好的技术和资源，也无法利用好它们来为企业服务。
什么叫企业数据文化？它包括六个方面的内容。
第一，数据文化主要体现在数据驱动决策，决策主要通过数据来说话。
第二，企业运行效率的分析。一方面，通过对数据进行深度分析，可以像望远镜一样了解企业各方面的运营情况，另一方面，数据可以像显微镜一样去观察企业运营的细节，找到以优化的地方。
第三，通过数据来分析营销规划的得失。通常企业做促销活动，销售量提升了就觉得是成功了，但是促销是有成本的，销量提升了，是不是真的就带来效益了呢？
第四，在以人为本的时代，企业对员工的人身安全和健康的责任越发重大了。如果能通过客观可衡量的数据，关注员工的工作环境和舒适性，对保障良好健康的工作环境、提升员工的满意度将起到非常重要的作用。
第五，员工绩效，必须要有一个数量化的指标。
第六，价值链中的数据管理。在纵向供应链中通过数据的分享和交换，可以更好地让供应链上下游的企业了解整个供应链上的需求、库存和供给，从而可以优化链条上的库存，主动发起供给的准备，更快地应对市场的变化。在横向生态链中，通过分享和交换数据，可以在全方位生活场景中对用户进行分析，从而打造出满足用户更广泛需求的一站式服务，不仅可以挖掘出更多的商业机会，而且增强了用户的粘性。
（二）建立企业的数据战略
建立企业的数据战略，需要建设三个方面的内容，如下图
数据模型
第一个方面是建立完整的数据模型。数据模型的目的是正确地定义数据，对数据进行分类和确定数据交互之间的标准。将对企业业务管理的理解，转化为数据的要求，从而理解到底什么样的数据需要管理。不同的系统产生不同的数据，各系统之间的数据和数据之间互相交互的内容是什么。企业内部有不同的系统，ERP 系统、供应链系统、CRP 系统等，用户信息放在哪，供应商信息、物联网信息、财务信息分别放在哪，他们之间怎么协调，怎么沟通？这些都是需要考虑的问题。
数据服务
第二个方面是建立数据服务体系，包括选用什么样的技术平台、采用什么样的数据技术，不同的系统如何使用这些不同技术，包括传统的数据库、数据仓库、商业智能、新型的 Hadoop 等。基于业务架构的设计，来设计数据应用的架构，然后通过数据交互接口来交换数据，从而避免出现数据孤岛，同时建立统一的数据规划，确保数据源的统一和一致性，为后期的数据分析提供支持。
数据管理
第三个方面是建立数据的治理体系。数据治理包括数据的管理制度和整体生命周期的管理。数据正在成为一种资产，与此相对应的，资产需要体系化的管理。数据的资产权利管理，包括确定数据的所有权、确定每个数据的所有者、谁是这个数据的管理者、谁来负责这个数据的准确性、谁来保障数据的质量，等等。数据的高质量是进行数据分析的基础，数据如果是错误的，怎么分析都不会有正确的结果。同时，数据的合规和安全的管理也是核心环节，比如谁可以操作数据、谁负责数据的安全、备份和服务等，一个严格的数据的合规和安全管控制度是必不可少的。
数据的生命周期管理，包括如何和何时建立数据、什么时候可以修改、谁批准修改、数据如何消除等。国内的企业这方面做得比较欠缺，不只是数据，还包括设备、电脑等，电脑报废了不能用了，就直接丢弃。在这方面，国外企业做得不错，国外信息安全的企业， 通常会花钱请第三方公司来进行专业的数据销毁的处理，甚至每台电脑花费几百块钱来进行环保型销毁。比如在一些数据消除案例中，数据要用各种方 法来确保被彻底擦除，比如有些企业要求对数据进行格式化七遍，以避免可 能的数据恢复。
（三）建立企业的数据组织能力
建立数据的组织能力，包括设立合适的组织角色的定位、招聘到合适的人员、设立合适的组织结构以及设计合适的责权利，等等。
第一，数据的组织能力，建议有条件的公司可以建立首席数据官（ChiefData Officer）岗位，这个岗位主要是设计整个数据的战略，领导数据战略的落地，以及通过数据和业务管理层进行沟通、对话，传递数据的价值。
第二，数据科学家的作用非常重要，数据科学家研究的是如何用最好、最科学的算法得出最好的结果。同样一堆数据在那儿，十个不同的人在看，十个人看的结果都不同。那么为什么科学家算得准呢？因为他的知识够深入，他了解哪个因素最重要，那么多因素里面他应该选哪部分来分析。数据科学家目前是整个市场上最欠缺的人才，因为同时兼具数据算法专业知识和业务知识的人才是极其难得的。数据科学家可以分为三种类型，第一种是技术型数据科学家，他们是计算算法方面的行家，对各种统计分析技术非常在行；第二种是应用数据科学家，他们对数据架构非常熟悉，熟悉数据在各个系统中的分布，能够很好地把各种数据进行集成管理；第三种是业务数据科学家，这些人对行业知识和企业业务非常熟悉，同时兼具一部分对数据处理技术的了解，能很好地把业务的需要和特征转换成数据的处理要求，同时可以很好地将数据处理结果转换成业务的视角和言语，来传递给业务管理者。
第三，对于一定规模的企业，我们通常建议，企业要建立一个集中式的数据管理运营中心。云计算服务就是集中化管理方式，成本最低、灵活性最高、扩展性最强。
第四，整个数据组织的架构标准不是以技术、产品来交付，而是以商业价值交付为衡量标准。考量数据分析的产出能力，不是数据分析的速度有多快，也不是数据量有多大，而是数据分析的结果对业务到底有没有帮助、是不是有指导意义。这也是所有数据分析的核心价值，也是对大数据中“大”的含义的最核心的衡量标准——“大”到产生业务价值。这个衡量标准对技术组织来说，执行起来有些困难，所以必须建立一个明确的绩效评估标准和价值评估标准，让技术人员能够更多地从业务角度来考虑所做的工作的价值，而不陷入技术优先论的境地。
第五，提升一线人员的业务决策权和数据决策权，建立一个扁平化管理的组织。通过系统化的培训来不断培养员工的数据分析能力。由专业数据分析人员和算法人员设计的数据分析解决方案或者产品，必须以简单易用的方式提供给一线员工，同时更为重要的是，加强相关的解决方案或者数据产品的系统化培训，让更多的员工意识到这些解决方案或者产品的价值，并乐于在日常工作中使用。我们建议数据建模 / 数据产品研发的费用和针对一线员工的使用培训的投入应该是对半分的。为了更好地推进培训，企业还可以考虑成立兴趣驱动的数据协会，让更多的员工加入到该协会中，定期举行培训课程、研讨沙龙以及聘请外部专家做相关分享以开拓视野。
建立了企业的数据组织能力后，企业使用数据的过程如下阐述。
首先搜集数据，从不同地方把数据找到，找到以后选择算法。其次进行业务关联的分析，确定哪些指标、哪些维度是有意义的，这就是数据科学干的事。业务科学家和数据科学家可以分离，也可以整合，大部分企业是一套人马来做，展示成一个业务的可以接受、可以理解的方法，如果单纯是数据展示，可能管理层、业务部门看不懂，这就需要转换成业务管理者可以理解的语言和信息。最后，提交给管理层或者是对应的部门作商业决策。这就 完成了一个完整的价值交付。
在上述的数据处理过程中，数据团队中有不同的岗位来执行对应的工作。在数据的采集和清理环节，主要是数据管理员，包括企业内部的数据抓取， 外部的微博、淘宝、第三方电信等的数据采集，数据很多，需要做清理，把一些没有用的数据处理掉，留下来有效的数据，这主要是数据管理员要做的事情。接下来是数据科学家，选择正确的算法，同时可以根据业务的维度制作各种不同的模型，来得出一个分析的结果。再接下来，还有一个团队是业务分析师，根据这些分析结果，将其转换成业务人员可以理解的语言和展示方法，交给 CDO 和核心管理层、决策层做沟通，帮助他们作决策。作为整个技术平台的提供者，还有一个技术团队做具体的平台搭建，可以自行开发基于 Hadoop 开源的大数据平台，或者购买第三方的系统做管理维护，也可以 直接使用大数据的 SaaS 服务平台来快速建立大数据技术能力。
（四）选择技术平台
企业以往使用传统数据进行复杂分析时，多使用数据仓库和商务智能系统，也就是所谓的 OLAP 系统，对传统数据比如财务数据、用户数据进行抓取、挖掘和分析，然后通过页面展示出来，这是非实时的分析系统。在互联网+时代，要将第三方的社交数据和电商数据，比如微博、电商数据等放进来分析是很难的，因为传统的架构是基于结构化的数据基础上的，而现在更大量的数据是非结构化的数据，传统方式很难支持。这样我们分析数据就碰到一些困难，大数据应运而生，Hadoop 是其中最重要的一个平台。
Hadoop 是一个生态系统，它里面包括了一些计算的系统、数据存储的系统、数据分析的系统，它是阿帕奇组织在 2004 年正式开展的一个项目。Hadoop 是一个非常重要的革命性的应用，因为它是免费发布，让很多人都有机会使用，现在很多企业都是以 Hadoop 开源平台为基础，再由内部技术人员做一些优化来使用。
传统数据和大数据的关系是一个发展和结合的关系。传统数据还是可以分析出对业务有价值的信息，也还是用以前仓库的方式分析，新型数据用大数据的方式分析，两个系统最后进行整合，形成一个后端的解决方案；现在也出现了一种完全集成式的方案，这是最近一两年出现的新的大数据平台，可以同时兼容新的大数据和传统的数据，这种集成式的应用将会越来越多。市场上很多公司的商业套件和 Hadoop 开源的方案有什么区别呢？它们的主要区别是商业套件在性能上做了优化、提 升，在安全上做了增强，它加入了针对对应行业的业务理解，帮助企业预置了建模的方法和工具，但问题是价格比较贵。所以，各种方案的选择是基于企业的实际情况，包括预算和团队能力等因素综合考虑的。
（五）数据的开放和共享
对于数据的来源，企业内部通常不具有大数据分析所需要的所有数据。 2014 年，我国的大数据市场规模 84 个亿，预计 2015 年达到 166 个亿，增长40%。相信随着大数据交易平台的建设，增长还会更多。根据中国信息通讯研究院的研究报告，企业对大数据的认同度，认为“比较重要”的达到 97%，这说明企业对大数据的重要性是有认识的，问题是怎么来落地。企业对待大数据往往关注的是安全性和稳定性。这说明虽然企业已经意识到大数据的重要性，但还是比较保守，对安全的顾虑影响了对数据商业价值的挖掘。随着安全技术的发展以及对商业价值的认识的提高，企业应用大数据、获取和交换数据将会越来越多。安全和商业价值永远是一对需要衡量的关系，它就像速度和成本、速度和质量一样是相辅相成、互相平衡的关系，要同时追求两方面是有困难的，不同时期要有不同的策略。
企业对政府公开数据的需求非常强烈。市场上有很多针对政府数据的创业公司，例如一家企业叫法海风控，他是从法律层面分析企业的信用状态，通过分析企业相关的法律文书，比如这家企业过去数年有没有相关的法律官司、胜诉还是败诉，也包括相关联企业涉及到的法律行为，从这些角度提供风控的判断，这是一个很好的应用案例，这取决于政府的数据公开程度。政府拥有海量的数据，如交通数据、社保数据等，一旦这些数据能够公开，将会带来大量的创业机会，也会给企业带来更多考虑问题的维度，所以企业都希望政府能够尽快地公开数据。
（六）找好切入点，小步快走
关于实施路径，企业或多或少已经有一些数据、有一些系统，这个时候是推倒重来，还是有一些别的方法？数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高？数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升？这些问题很重要，一开始就必须提出来。每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题，并展开相关的研讨。企业高管实施大数据战略的时候，需要高度重视这一步，但在国内很多企业往往忽略这一方面，投入大数据往往不是以提升业绩为导向，而是以学术为导向，使得很多企业实施大数据战略后，看不到数据对企业绩效的提升，从而使得大数据战略流产。
（七）放眼未来，永远在路上
大数据是不是万能的？是不是永远有效的？大数据的使用有限制吗？正确地认识这些问题，有助于企业更好地利用大数据，更客观地看待大数据。
第一，大数据不是万能的，大数据的使用是有限制的。大数据的使用，首先是在讨论相关性的时候，而在判断、解决一个具体问题的时候，大数据不是最好的方法。
第二，大数据即使大，也不能囊括所有的数据，大数据终究有成本的问题，准确性还不会达到百分之百。虽然它足够可以做预测，但是不是绝对正确的东西。
第三，我们不能过于相信数据，因为有时候数据会解读得不对，所以还要尝试做一个验证，如果这明显和常识相反，你要验证一下你的分析方法否正确。
还有一个问题是数据的安全，数据这么重要，能不能保护好数据，数据使用过程中有一些问题和潜在的风险。
最后的寄语：大数据是文化和技术的结合，最终的目的是产生业务价值。
第一，大数据技术是 IT 驱动业务变革的一个机会，不管从IT 部门本身的定位、IT 对企业产生的作用来说，还是企业能够增强核心竞争力的角度来说，大数据都是一个非常重要的推动力。
第二，应用大数据技术的前提是要有一个数据驱动决策的企业文化，如果用大数据形成了一个报表，企业管理者作决策时根本不看，这就没有意义了。只有当企业建立了数据驱动决策的文化，并真实地执行后，数据的价值才能够充分实现。所以大数据使用的重要前提是企业有数据驱动决策的文化。
第三，数据本身只是一些信息，大数据的价值不在于数据本身，而在于如何通过数据做分析整理，最后产生分析和预测，传递业务价值，这才是使用大数据的目的和核心。

H. 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。

I. 企业内部如何建立数据化管理

首先数据的采集和整合
我们面对的是大量积累的内部数据，不同阶段的数据，数据质量参差不齐；同时，还有大量的外部数据，如何获取如何使用，如何与内部数据整合发挥价值就非常重要。这里面还有一个关键问题，就是数据使用的合法性问题，大数据行业鱼龙混杂，非法买卖用户数据的现象屡禁不止。中消协曾经发布过一个报告，在接受调查的100个APP中，有91个涉嫌过度收集个人信息。
频繁发生的隐私风波也说明，当下对个人隐私的保护力度过于孱弱。我们务必厘清大数据使用与个人隐私的界限，在打通信息孤岛和保护公民个人隐私之间，有明确的法律对其进行规范。在这里，我们作为大数据行业中的一名从业者，也呼吁社会尽快完成数据隐私立法，保护我们每个人的个人隐私，同时也让数据的使用者能合法合规的试用数据。
第二个方面提升数据质量
就是针对大量的内外部数据，如何持续的提升数据质量。这就涉及到数据治理领域，通过技术手段来摸清数据的来龙去脉、前世今生，不断的发现数据问题，规范数据标准，不断改进不断提升数据质量。
第三个方面挖掘数据价值
有了高质量的数据，那么就要充分的挖掘数据价值，传统的BI技术，结合人工智能，实现更加自动化、智能化的数据分析和应用，以此来辅助决策。
第四个方面优化企业结构
就是如果应用上述成果，真正达到数字化转型的目标，就是推进商业模式的创新，优化业务和管理。
目前的发展阶段，大家比较重视的2个环节就是数据分析和数据治理。数据治理将为企业提供更全面更准确的数据，而数据分析将为企业的经营决策提供数据支撑，把数据变成信息、帮助企业把信息变成决策，把决策变成行动，把行动转换成更高效业务操作，从而增加企业的竞争优势。

J. 企业构建大数据分析平台,分为哪几步

操作系统的选择操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。

搭建Hadoop集群Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapRece，HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序;MapRece是一套可以从海量的数据中提取数据最后返回结果集的编程模型。

选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC(网易数据运河系统)，sqoop等。

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