《企業網D1Net》11月9日訊

大數據的發展，已經進去快速發展時期，大數據應用的深入，也預示著大數據真的來了。在大數據時代，你可以忽略你擁有的數據，但絕對不能分析你沒有的數據，要將數據當成一種“戰略資源”來看待，所首先要想一想怎么把大數據收集起來，形象地說就是我們需要一個數據容器把這些大數據集中的存放起來。如何去構建大數據容器？怎么裝進去？

建立數據的標準框架 收納大數據

建好數據容器的標準框架能夠更好地去收納大數據，搭建數據的標準框架，就好比一個中藥鋪，可以將當歸、牛黃、熊膽、遠志等中草藥分門別類的存放，既整齊也方便尋找，這已經很好了，但還不夠，還需要知道藥材的藥理、藥性，如何按不同劑量進行搭配，形成一張張藥方去救治不同的病癥。

在大數據環境中，數據之間的輕度相關性要遠遠多于直接因果關系，將這些輕度相關性累加起來就變得舉足輕重，這是大數據應用的一個根本特征。當然，大數據在信息化方面也有自己的特點，不必過多的去考慮容量問題，而是應該把重點放在如何更好地把數據裝起來，每當用到相應的數據時可以方便地進行數據調用。

另外，需要把每一份數據都描述清楚，可以從技術、業務等多個角度去描述，用元數據去描述數據，元數據是技術術語，即描述數據的數據，而元數據體系是以元數據的形式實現了規范化、體系化的數據描述標準，可以將每一筆數據都變得可讀。

按照數據的第一性原理做好數據集成

收納好大數據，還需要做數據集成工作。之前信息化主要關注的是系統集成或業務集成，近幾年則更多關注數據集成。不論是系統還是業務，相對于數據都是處于應用或展現層面，而數據集成則是在最底層，更為趨近于事務本源，從這一方面理解數據集成更優于系統集成和業務集成。

那么數據集成依托于什么來做集成呢？依托指標體系在做數據集成時，充分利用了頂層設計方法并遵循第一性原理，從核心目標開始自頂向下逐層分解，同時更重視事實，而不是根據經驗做假設，從數據自身的根本和源頭去做集成，避免方向性迷失。數據一旦被集成存儲到數據庫中，就成為了一種可以被無限的重復利用的資源，使數據更能發揮它的價值。

強化數據應用 重點關注核心問題

收納大數據和數據集成都不是最終目的，大數據的重點是數據應用。數據應用有很多種，傳統的應用如數據挖掘、數據倉庫等，數據挖掘最讓人印象深刻的例子就是啤酒與尿布，卻很難想到更多典型案例。數據挖掘往往會將我們引入一個歧途，更多的去注重發現隱藏的關系，也就是不確定性問題，反而忽略了更為重要的確定性問題或主要矛盾。應該把目光聚焦在核心問題上，而不是舍本逐末的僅僅關注一些邊緣化的問題，千萬不要丟了西瓜去撿芝麻。數據應用無處不在，我們應該充分考慮人與計算機在處理能力上的差異性，關注事物的主要矛盾，充分考慮在海量化的各類數據中，應該更關注哪些數據。

D1Net評論：

大數據在企業中的應用已經是眾所周知的，大數據在企業發展中發揮的作用是巨大的，具體而言，大數據應用應該有三個步驟，做好數據容器、數據集成和數據應用，“三步走”戰略可以幫助政府和企業積極應對大數據浪潮，使大數據能夠更好的被使用，從而發揮數據的最大價值。