大數(shù)據(jù)作為現(xiàn)在最流行的一個方向，被很多的企業(yè)重視。那么如何提升企業(yè)的大數(shù)據(jù)能力，以發(fā)掘出它最大的價值呢？您可以從本文中找到答案。
一個成年人平均每天做出70個有意識的決定，一年就要做出超過25000個決定。企業(yè)的大部分決定是不重要的，但這其中會有一些決定給企業(yè)帶來重大的機遇或者嚴重的后果。企業(yè)無法避免做出壞的決定，但是可以通過提升數(shù)據(jù)和分析能力降低做出壞決定的概率。
數(shù)據(jù)和分析并不是一個新的概念，早在上個世紀的兩股宏觀經(jīng)濟潮流中就已經(jīng)形成。第一股潮流是勞動力從勞動力密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。第二股潮流是二十世紀60年代企業(yè)引入了決策支持系統(tǒng)。隨著不斷增加的智力工作者從事于高科技工作，存儲的資料和數(shù)據(jù)量也隨之提升，數(shù)據(jù)分析在企業(yè)決策制定和執(zhí)行中扮演著越來越重要的角色。
但是，企業(yè)在初期是很難整合數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于他們的日常運營中的。他們所收集的數(shù)據(jù)變量有限，且數(shù)據(jù)以不同的格式和結(jié)構(gòu)存儲在不同的地方。而且，從這些含有噪音的數(shù)據(jù)中過濾出相關(guān)的、重要的、有效的數(shù)據(jù)的困難程度隨著數(shù)據(jù)量的增大呈指數(shù)級數(shù)上升。根據(jù)IDC的研究，從2005年到2012年，全球的數(shù)據(jù)量翻了27番，約達到2.5ZB.其中僅有25%的數(shù)據(jù)是有用的，僅有3%的數(shù)據(jù)貼有標簽?zāi)鼙皇褂茫瑑H有0.5%的數(shù)據(jù)被用于分析。
許多具有行業(yè)領(lǐng)導地位的企業(yè)已經(jīng)意識到需要提升組織內(nèi)部收集、存儲、獲取和分析這些超大量、極復雜的數(shù)據(jù)集的必要性。而且，企業(yè)需要為提升大數(shù)據(jù)能力投入更多的資源，以讓其全面發(fā)揮潛在的作用。對大數(shù)據(jù)能力的投資需要遵循數(shù)據(jù)分析的價值鏈，布局于5個方面。
收集與前期準備：要有效地收集和管理大規(guī)模、復雜的數(shù)據(jù)集。企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生于各自獨立的數(shù)據(jù)庫。為了后期能最大化數(shù)據(jù)的使用，企業(yè)應(yīng)制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)標準，確保數(shù)據(jù)的準確性、一致性和可轉(zhuǎn)換性。
處理：數(shù)據(jù)必須能被實時處理。在一些競爭激烈的領(lǐng)域，對企業(yè)來說，比競爭對手提前幾天可能就能存活下來。因此企業(yè)需要評估基礎(chǔ)架構(gòu)、算法，編程語言，以提高數(shù)據(jù)的處理速度。
可視化：處理完的數(shù)據(jù)需要以簡單易懂的方式呈現(xiàn)出來。人腦對大規(guī)模數(shù)據(jù)或文本數(shù)據(jù)的處理是緩慢的，因此企業(yè)可使用可視化工具提升對數(shù)據(jù)認知、洞察的能力。
解讀數(shù)據(jù)：可視化數(shù)據(jù)應(yīng)被正確地解讀。企業(yè)應(yīng)盡量避免錯誤的數(shù)據(jù)解讀對認知造成的偏差。僅靠直覺亦或是極端推崇數(shù)據(jù)結(jié)論都可能將企業(yè)引向歧途。
改進：智力工作者必須提供反饋與指導。企業(yè)要促進利益相關(guān)者的反饋機制，形成反饋閉環(huán)。這種反饋機制能夠?qū)B續(xù)的分析、學習、問題識別給予支持，從而擴大信息的數(shù)量與范圍。
企業(yè)要獲得大數(shù)據(jù)的潛在價值的困難是艱巨的。這些困難橫跨多個領(lǐng)域，如預算、技術(shù)的可獲得性、已有基礎(chǔ)架構(gòu)的使用、運作模式等等。然而，能夠有效使用數(shù)據(jù)、洞悉先機的企業(yè)將在行業(yè)里占有優(yōu)勢地位。而從長遠來看，這樣的企業(yè)將變成這個行業(yè)的領(lǐng)導者而非僅僅是參與者。
一個成年人平均每天做出70個有意識的決定，一年就要做出超過25000個決定。企業(yè)的大部分決定是不重要的，但這其中會有一些決定給企業(yè)帶來重大的機遇或者嚴重的后果。企業(yè)無法避免做出壞的決定，但是可以通過提升數(shù)據(jù)和分析能力降低做出壞決定的概率。
數(shù)據(jù)和分析并不是一個新的概念，早在上個世紀的兩股宏觀經(jīng)濟潮流中就已經(jīng)形成。第一股潮流是勞動力從勞動力密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。第二股潮流是二十世紀60年代企業(yè)引入了決策支持系統(tǒng)。隨著不斷增加的智力工作者從事于高科技工作，存儲的資料和數(shù)據(jù)量也隨之提升，數(shù)據(jù)分析在企業(yè)決策制定和執(zhí)行中扮演著越來越重要的角色。
但是，企業(yè)在初期是很難整合數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于他們的日常運營中的。他們所收集的數(shù)據(jù)變量有限，且數(shù)據(jù)以不同的格式和結(jié)構(gòu)存儲在不同的地方。而且，從這些含有噪音的數(shù)據(jù)中過濾出相關(guān)的、重要的、有效的數(shù)據(jù)的困難程度隨著數(shù)據(jù)量的增大呈指數(shù)級數(shù)上升。根據(jù)IDC的研究，從2005年到2012年，全球的數(shù)據(jù)量翻了27番，約達到2.5ZB.其中僅有25%的數(shù)據(jù)是有用的，僅有3%的數(shù)據(jù)貼有標簽?zāi)鼙皇褂茫瑑H有0.5%的數(shù)據(jù)被用于分析。
許多具有行業(yè)領(lǐng)導地位的企業(yè)已經(jīng)意識到需要提升組織內(nèi)部收集、存儲、獲取和分析這些超大量、極復雜的數(shù)據(jù)集的必要性。而且，企業(yè)需要為提升大數(shù)據(jù)能力投入更多的資源，以讓其全面發(fā)揮潛在的作用。對大數(shù)據(jù)能力的投資需要遵循數(shù)據(jù)分析的價值鏈，布局于5個方面。
收集與前期準備：要有效地收集和管理大規(guī)模、復雜的數(shù)據(jù)集。企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生于各自獨立的數(shù)據(jù)庫。為了后期能最大化數(shù)據(jù)的使用，企業(yè)應(yīng)制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)標準，確保數(shù)據(jù)的準確性、一致性和可轉(zhuǎn)換性。
處理：數(shù)據(jù)必須能被實時處理。在一些競爭激烈的領(lǐng)域，對企業(yè)來說，比競爭對手提前幾天可能就能存活下來。因此企業(yè)需要評估基礎(chǔ)架構(gòu)、算法，編程語言，以提高數(shù)據(jù)的處理速度。
可視化：處理完的數(shù)據(jù)需要以簡單易懂的方式呈現(xiàn)出來。人腦對大規(guī)模數(shù)據(jù)或文本數(shù)據(jù)的處理是緩慢的，因此企業(yè)可使用可視化工具提升對數(shù)據(jù)認知、洞察的能力。
解讀數(shù)據(jù)：可視化數(shù)據(jù)應(yīng)被正確地解讀。企業(yè)應(yīng)盡量避免錯誤的數(shù)據(jù)解讀對認知造成的偏差。僅靠直覺亦或是極端推崇數(shù)據(jù)結(jié)論都可能將企業(yè)引向歧途。
改進：智力工作者必須提供反饋與指導。企業(yè)要促進利益相關(guān)者的反饋機制，形成反饋閉環(huán)。這種反饋機制能夠?qū)B續(xù)的分析、學習、問題識別給予支持，從而擴大信息的數(shù)量與范圍。
企業(yè)要獲得大數(shù)據(jù)的潛在價值的困難是艱巨的。這些困難橫跨多個領(lǐng)域，如預算、技術(shù)的可獲得性、已有基礎(chǔ)架構(gòu)的使用、運作模式等等。然而，能夠有效使用數(shù)據(jù)、洞悉先機的企業(yè)將在行業(yè)里占有優(yōu)勢地位。而從長遠來看，這樣的企業(yè)將變成這個行業(yè)的領(lǐng)導者而非僅僅是參與者。
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