數據分析模塊建立五步走

必須采取有效的項目管理流程，以創造一個成功的大數據分析程序是十分重要的，也不能過分的夸大。以下的五點建議，可供企業參考借鑒，以幫助企業確保順利實現部署：

首先，決定要收集哪些數據。

就其本質而言，大數據分析項目涉及大型數據集。但是，這并不意味著要所有的企業數據源，或是相應的數據源的信息都需要進行分析。企業需要確定那些是對于企業來說有分析價值的戰略性數據。例如，什么樣的組合信息可以幫助確定關鍵客戶?或者需要什么樣的數據幫助發現隱藏在股市中的交易模式?在規劃階段專注于一個項目的業務目標，可以幫助企業進行精確分析，以滿足這些業務目標。在某些情況下，這確實意味著一切數據信息。但是，在其他情況下，它意味著只使用大數據的一個子集。

第二，建立有效的業務規則，然后通過他們創建的復雜工作。

應對復雜性是大多數大數據分析計劃的關鍵環節。為了得到正確的分析結果，在這個過程中包括以業務為中心的數據擁有者是必不可少的，以確保所有必要的業務規則是事先確定的。一旦規則被記錄在案，技術工作人員可以評估他們創造的工作的復雜性，需要把數據輸入到相關的領域進行有價值的發現。這導致進入下一個階段的實施情況，討論如下。

第三，以合作方式將業務規則轉化為相關分析。

業務規則只是制定有效的大數據分析應用的第一步。下一步，IT或分析專業人士需要創建解析查詢和需要產生所需輸出的算法。但這不應該在真空中進行。更好和更準確的查詢都放在首位，重建是必須的。許多項目需要不斷的重復，因為項目團隊和業務部門之間缺乏溝通。持續的溝通和合作，會到來更流暢的分析開發過程。

第四，有一套維護計劃。

除了最初的開發工作，一個成功的大數據分析倡議需要持續關注維護和更新。定期查詢維護和保持高層對業務變化需求是重要的，但他們僅代表管理一個分析程序的一個方面。隨著數據量的不斷增加，企業越來越熟悉分析過程中，他們想解決的更多的問題將不可避免地出現。分析團隊必須能夠及時跟上，解決這些新增的問題。此外，評估大數據分析硬件和軟件的選項的要求之一是評估其支持迭代開發過程中的動態業務環境的能力。一套分析系統如果能適應需求的變化，將隨著時間的推移，保持其價值。

第五，時刻牢記用戶的需求。

隨著人們越來越感興趣采用自助服務的商務智能(BI) 功能，您不應該對關注最終用戶的大數據分析計劃是一個關鍵因素感到震驚。當然，有一個強大的IT基礎架構，可以處理大型數據集和結構化和非結構化信息是非常重要的。不過，開發一套可用的，易于交互的系統也是十分必要的，這樣做意味著要考慮不同用戶的需求。不同類型的人-從高級管理人員到操作工人、從業務分析師和統計人員將采用這種或那種方式訪問大數據分析應用程序，他們所采用的工具將有助于確保整個項目的成功。這需要不同程度的交互功能，滿足用戶的期望。他們有大量的分析工具使用經驗。例如，目前的儀表盤和數據可視化，對于企業管理人員和工人來說易于理解，使得他們不再傾向于運行自己的大數據分析查詢。

沒有一種方法可以確保大數據分析的成功。但是，遵循一系列的框架和最佳實踐方案，包括上面提到的要訣，可以幫助企業正確行走在他們的大數據計劃軌道上。大數據安裝的技術細節是相當密集的，需要研究和深入地考慮。無論是技術方面和商業因素方面都需要考慮，以確保企業從他們的大數據分析的投資中獲得期望的結果。