说起大数据，大家在谈什么，我们该如何应用？

我们都听过很多有趣的例子：其中就有著名的红牛，红牛在美国的广告语是"红牛给你双翅膀"，可是顾客喝了红牛没能长出翅膀……红牛被诉广告欺诈。红牛同意向2002年1月1日至2014年10月3日期间在美国购买过红牛饮料的人赔偿总计1300万美元的赔偿金,每人得到的赔偿金按申请赔偿的总人数计算。申请赔偿的消费者不必出具发票等证明,只需下载申请表填写即可。

网上铺天盖地都是美国消费者赢了的报道，但是大家可能没有想过，与其无休止的证明效果的高额花费，赔偿1300万的后续的结果是400万人登录网站进行填写，挤爆了红牛官网，红牛只花了4美元人均的成本，收集了全美国 1.25% 的真实的姓名，电话，联系方式，银行账号，为后续的消费者调查，消费者画像，销售策略做好了坚实的基础。

而这种数据收集、分析能力，恰好是我们中小企业所缺少的能力。那中小企业如何利用大数据，提升业绩？进行市场营销创新、进行产品和服务创新 如何利用大数据，进行相关的企业决策？管理和决策的创新、商业模式的创新

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那怎么样开始发展我们自己的大数据，找出大数据实现的最佳路径？*

俗话说种树最好的时间是10年前，其次是现在。从良好的实践开始，永远不会太早，这样你就可以利用对您正在学习的知识和获得的经验有一个清晰的划分。

与每种重要的新兴技术一样，重要的是要了解为什么需要利用该技术并制定一个具体的计划。所以：我为您提供在开始大数据管理之旅时需要了解的最佳路径。

了解你的目标

很多企业开始大数据之旅，通常会尝试开始某个项目并期望获得收益。如果最终你要做的只是一系列一次性项目，您可以自由进行测试，而无需承担资本支出的风险。但是，当你开始了解利用公司大数据的价值时，您可能就需要一个好的计划了。因此，在完成一些实验并对可能的结果有了一个很好的初步了解之后，您需要设定一些目标-短期和长期的。

你希望用大数据完成什么？通过收集更多数据来预测客户的行为或购买方式，您的企业的某些部分能否提高利润？在IT和业务部门之间进行协作以制定明确的目标非常重要。

了解了利用大数据的目标之后，我们的工作才刚刚开始。现在，您需要了解问题的实质。您需要让所有利益相关者参与业务。大数据会影响组织的各个方面，将业务代表和数据组聚集在一起的好方法，这样他们就可以了解其数据管理问题之间的关系。该团队可以发展成为可以为各个业务部门提供最佳实践的团队。工作队应有高层管理者的代表来制定业务战略和方向。

制定路线图

在此阶段，您已经试验了大数据并确定了公司的目标。您对高级管理层和业务部门需要完成的工作有很好的了解。现在是建立路线图的时候了。您的路线图是您的行动计划。您显然无法同时完成所有项目并满足公司的所有需求。您的路线图需要从一组基础服务开始，以帮助您的公司起步。路线图的一部分应包括现有的数据服务。确保您的路线图具有合理且可实现的基准。如果承担过多，您将无法向管理层证明您执行得很好。因此，您不需要十年的路线图。从一到两年的路线图开始，并制定明确的目标和成果。

发现数据

没有公司抱怨它的数据太少。实际上，公司在不断涌入数据。问题在于，公司通常不知道如何实用地使用该数据来预测未来，执行重要的业务流程或仅仅获得新的见解。大数据战略和计划的目标应该是找到一种方法来利用数据以获得更可预测的业务成果。但是，您需要先学会走路才能跑步。我们建议您从开始发现过程开始。

您需要了解已有的数据，数据的位置，拥有和控制的数据以及当前的使用方式。您的公司依赖哪些第三方数据源？此过程将为您提供很多新的发现。例如，它将让您知道您拥有多少数据源以及如何存在很多重叠。此过程还将帮助您了解有关这些来源的知识。您可能会发现业务的一个区域中存在大量重复数据，而另一区域中几乎没有数据存在。您可能会发现自己所依赖的第三方数据不够准确。花时间进行发现过程，因为这将成为您计划和执行大数据策略的基础。

找出缺少的数据

您已经找到了你们拥有什么数据，现在该考虑缺失的数据了。你的领导或者同行是您最好的信息来源。这些领导者将比其他任何人都更好地理解什么使他们无法做出更好的决策。当您开始确定领导需要什么和缺少什么的过程时，最好进行简单的调查。例如，您可以这么问：“如果您能够以很快的速度获得支持业务的想要的信息，而不需要考虑成本，那么您想要什么呢？”这并不意味着成本不是问题。。而是，您正在寻找管理层以最简单的方式考虑可能真正改变业务的因素。

了解技术选择

至此，您了解了公司的目标，了解了拥有的数据，并且知道丢失了哪些数据。但是，您如何采取行动执行策略？您必须知道可用的技术以及它们如何能够帮助您的公司产生更好的结果。因此，请做好功课。开始了解Hadoop，流数据产品和复杂事件处理产品等技术的价值。您应该查看不同类型的数据库，例如内存数据库，空间数据库等。您应该熟悉作为大数据生态系统一部分而出现的工具和技术。重要的是，您的团队必须对可用的技术有足够的了解，以做出明智的选择。

大数据环境下的安全性计划

尽管公司始终将数据安全性列为他们需要管理的最重要问题之一，但它们往往对管理高度分散和高度复杂的数据所涉及的复杂性没有准备。当分析师选择将要带入公司的大量数据时，必须确保这些数据不受内部和外部风险的影响。其中一些数据将包含必须掩盖的私人信息，这样任何未经授权的人都无法访问。为了使安全性在大数据环境中有效，您需要制定明确的计划。

计划数据治理策略

信息治理是创建可由雇员，合作伙伴和客户信任的信息资源的能力。治理策略是IT和业务的共同责任。关键的是，要有具体的规则来决定如何管理大数据。例如，存在根据环境和政府要求确定如何保护数据的规则。必须存储医疗保健数据，以便身份和个人数据保持私密性。金融市场具有必须遵守的一套自己的数据治理要求。当分析师收集和分析大量信息并且不记得实施正确的治理来保护该数据时，就会出现问题。此外，数据源本身可能是专有的。当在组织内使用这些源时，可能会限制使用多少数据以及用于什么目的。以正确的方式管理数据的责任制是良好的数据治理策略的核心。

计划数据管理

很容易陷入假设数据分析结果正确的陷阱。管理层喜欢数字，喜欢根据数字说出决定。但是，如果对数据的管理方式不正确，可能会造成危险。例如，您可能正在使用来自五个或六个不同数据源的数据。在公司确定哪些客户可能是提供新产品的最佳目标的情况下，公司可能希望分析10或15种不同的数据源以得出结果。您在这些数据源中是否拥有通用的元数据？如果没有，是否有适当的流程来审查该来源的可行性，以确保其准确性和可用性？使用基于不同元数据和不同假设的数据源可能会使公司走错方向。因此，请当心并确保当您收集有意义的数据时，它可以以有助于公司做出最明智和最准确的决策的方式执行。这也意味着了解如何将这些新数据源与历史数据系统（例如数据仓库）集成在一起。

不断测试您的假设

您将开始发现，利用新的数据源和过去无法处理的大量数据可以帮助您的公司更好地预测未来。您将能够根据数据告诉您有关客户的信息或您需要做出的决定，来确定近乎实时的最佳操作。即使您具有所有流程来确保已定义了正确的控件和正确的元数据，连续进行测试仍然很重要。您从分析中得到什么类型的结果？结果看起来准确吗？如果您获得的结果似乎难以置信，则评估结果非常重要。获得更准确的数据后，您将能够获得更好，更准确的结果。但是，在某些情况下，您可能会看到一个不明显的问题。因此，不要仅仅假设数据总是正确的。测试您的假设以及对业务的了解。

学习最佳实践和杠杆模式

随着大数据市场的成熟，公司将获得成功获得正确结果的最佳实践或技术方面的更多经验。您可以通过几种不同的方式访问最佳实践。您可以与正在研究利用大数据获得业务成果的方式的同行会面。您也可以寻找将最佳实践整理成可供客户使用的模式的供应商和系统集成商。寻找更好的方法总是要向他人学习，而不是重复别人犯的错误和从中吸取教训的错误。随着大数据市场的成熟，您将能够利用更多编纂的最佳实践来使您的策略和执行计划更加成功。

本文从管理的角度系统的描述了如何开始我们的大数据之旅，虽然看起来是泛泛而谈，但是也是笔者从数十家企业实践中得来的“正确”的经验。

尤其是最近爬虫事件的爆发，安全性直接会影响到管理者的前途。而定义目标，跨部门合作，也是数据科学从业者往往忽视的。

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