很長時間以來，大數據已成為各種規模和形式的企業和組織賴以運轉的支點。分析工具和大數據管理的集成一直是企業正在采用的數字化轉型技術的標志。
研究表明，高達94%的企業認為數據和分析解決方案對業務增長至關重要。數據已經具有實際用途，可以從海量數據中收集真正的見解，這些數據可以輕松用于監控機器和工具的性能。
以下介紹了企業在制定大數據戰略時需要遵循的規則和需要注意的問題。
1.不要讓技術侵蝕企業的需求
很多人都更加關注技術，畢竟這是數字化轉型的世界。但是就大數據分析來說，人們可能無法跟上其發展的步伐。
如今，數據管理和分析團隊可以處理大量數據和分析復雜性，而這在以前只有大型企業和政府部門才有可能實現。但是，不能僅僅因為其他企業都在這樣做就采用新技術，企業必須考慮采用將如何對其產生積極或消極的影響。
考慮到實時數據分析，需要回答以下問題：能否理解并使用生成和收集數據的詳細程度?是否有能力以收集數據的速度做出有見地的決策?
當不同企業的決策者、數據科學家和數據分析師意識到他們的行動落后于數據分析時，他們會感到沮喪，這意味著資金的浪費。現在的重點必須放在正確的時間分析上，而不是政策制定者的實時分析，以避免不必要的浪費。
2.收集所有可用數據
企業的數據科學家和分析師團隊可能會對其擁有的大量數據感到不知所措，并將大數據視為這一問題的一部分。因此不想用如此龐大的數據量給他們帶來壓力，那么可以利用企業人工智能工具和機器學習來獲得真正的洞察力。由于企業將專注于實時分析，因此可能需要收集和存儲數據以供將來使用。
來自數據的見解可以幫助數據分析師發現模式，從而發現問題和機會，可以顯著提高企業的決策能力。通過利用機器學習和人工智能等技術，可以確保海量的數據不會讓企業不堪重負。
企業的大數據戰略是什么?計劃如何部署最佳分析工具以進行有效決策?這些是企業需要優先考慮的領域。
3.數據發現和分析對數據可視化的需求
數據科學家用于數據發現和分析的一個重要因素是數據可視化。數據可視化使數據科學家能夠毫不費力地編寫聚類算法，因為他們已經獲得了相關的編碼技能。
人們很難大規模地處理數據，并且依靠其視覺能力從大量數據中獲得相關意義。但是，通過采用適當的數據可視化工具，工作人員可以與數據科學家一樣，能夠在任何圖表中挑選出接近的數據點，并以編程方式在大數據中集中發現人們可能難以理解的異常值。
實現數據可視化并不容易，尤其是在預測分析應用程序中，需要精通技術才能準確解釋數據細節;企業可以通過適當設計的數據和分析結果的可視化表示來克服決策過程中的困難。一個重點突出的大數據戰略必須包括適當的數據可視化工具，與此同時，應該加強分析師和數據科學家的相關培訓。
4.強調構建大數據以匹配特定應用
管理大數據必須大規模進行，并且必須認識到其多樣性。例如，企業可能希望將客戶支持電話的錄音存儲在大數據環境中，這些錄音將與產品圖像、交易和操作記錄以及其他文檔一起保存。
基于數據的多樣性，可能無法提前想到所有的用例和需求。與此同時，不可能假設可以使用一個項目來建立所有相關的分析場景。
這是企業分析團隊將根據不斷變化的需求和技術進步隨著時間的推移而開發的結果。在首次處理和存儲數據時，可能不需要將數據實現結構化，可以將其保留為非結構化格式，然后根據任何新分析應用程序的需求對其進行過濾、轉換和組織;而這是面向未來的本質。
面向未來是一種可行的長期大數據戰略所需的方法。
5.利用云計算部署大數據系統
基于高成本和大容量的內部部署數據存儲不再是一種選擇;云計算服務將為企業的大數據戰略掃清障礙。與購買自己的內部部署設備相比，云計算供應商將數據存儲作為一種商品來定價。
云計算供應商的一些附加組件包括數據安全、歸檔、復制、可用性、備份和恢復。而作為專業廠商，云計算供應商應該擁有更好的工具、經驗豐富的員工和先進的處理能力。
6.遵守數據合規性法規以確保適當的可用性
為了遵守GDPR等隱私法規或HIPAA等法規，企業只能實施強大的數據治理。企業的大數據戰略必須堅定不移地關注合規性。
監管合規和數據治理不應僅僅為了遵守法律;它們為大數據分析提供了更好的資源。
盡管使用管理良好的數據很容易，但數據科學家和分析師在自由探索和試驗數據聚合方面更具創新性和信心。
結論
企業制定大數據戰略并非易事，它需要來自數據科學家、IT團隊、分析領導者和數據經理的全力以赴。為確保企業不會因為只關注技術進步而浪費資金，必須把大數據視為一種資產，并進行以企業為中心的分析。
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