《智能資料時代：企業大資料戰略與實戰》一3.5 步步為營

本節書摘來自華章出版社《智能資料時代：企業大資料戰略與實戰》一書中的第3章，第3.5節，作者 talkingdata ，更多章節内容可以通路雲栖社群“華章計算機”公衆号檢視

常言道“千裡之行，始于足下”，而創造有效大資料分析程式的過程也符合這一道理。然而，要想成功達成目标，我們需要走的不隻是一步。推行大資料分析計劃的組織，需要強有力的執行計劃來確定分析流程适合自身需求。要想為大資料計劃做好準備，選擇出将要使用的技術隻是旅程的半途。除了确認正确的資料庫軟體和分析工具以外，相關企業還需要落實技術基礎設施，真正為進入下一步驟做好準備，由此才可制定出真切可行的戰略。

高效項目管理過程對建立成功的大資料分析程式有至關重要的作用，這一點也是不可忽視的。為確定系統的順利部署，企業在實施相關步驟時可以參考以下建議。

确定應保留和應删除的資料内容。就其本質而言，大資料分析項目需要使用大規模的資料集。但這并不意味着我們需要分析公司所有的資料源或其中包含的所有資訊。組織需要找出在洞察性分析時，能夠帶來真正價值的戰略性資料。例如我們需要哪些資訊組合才能了解保留關鍵客戶的要素？或者需要哪些資料才能揭示股票市場交易中的隐藏模式？在規劃階段關注項目的業務目标有助于組織進行必要精确分析，在這些分析完成後相關組織可以并應該努力找出需要哪些資料才能達成上述業務目标。在某些情況下，完成上述過程的确需要涵蓋一切資料。但在其他的情況下我們隻需利用一部分的大資料即可滿足需求。

建構有效的業務規則并克服此類規則的複雜性。如何克服複雜性是大多數大資料分析計劃的關鍵所在。為了得到正确的分析結果，至關重要的是要在處理過程中涵蓋以業務為中心的資料所有者，由此才可確定能提前确認所有必要的業務規則。一旦能夠确認規則，技術人員就可以評估這些規則所帶來的複雜度，以及需要付諸哪些努力才能将輸入的資料轉換為有相關性且有價值的調查結果。至此我們已經為下一個實施階段做好了準備。

以協作方式将業務規則轉換為相關分析資料。業務規則隻是開發有效大資料分析應用程式的第一步。接下來，it或專業分析人員需要建立産生必要輸出所需要的分析查詢條目和算法。但具體的行動需要落到實處。查詢條目的品質和準确性越高，操作時需要返工的次數就越少。在許多項目中，項目團隊和業務部門之間缺乏溝通的情況會導緻他們需要不斷地進行重複。持續的溝通和協作能大大減少分析開發過程中的坎坷。

制定維護計劃。除了最初的開發工作，成功的大資料分析計劃還需要持續的關注和更新。定期維護查詢條目和始終為業務需求變化做好準備是重要的工作，但它們僅代表管理分析程式的一個方面。資料量會不斷增加，業務使用者對分析過程的熟悉程度也會不斷提升，随之必然會出現更多的問題。分析團隊必須能夠及時跟進并滿足其他的請求。此外，作為大資料分析硬體和軟體選項評估過程的一部分，我們需要評估這些軟硬體在動态商業環境中能否适應疊代開發過程的需要。隻有滿足适應不斷變化的要求，分析系統的價值才不會随着時間的流逝而流失。

考慮到每一名使用者。随着自助式bi功能的熱度越來越高，可以認為對最終使用者的關注已經成為了大資料分析程式中的關鍵因素。擁有可以處理大型資料集，同時具備分析結構化和非結構化資訊的強大it基礎架構都是相當重要的，但開發好用并且易用的系統也同樣重要，這意味着我們需要考慮到使用者的各種需求。不同類型的人員——從進階管理人員到操作工、業務分析師和統計人員——會以不同的方式通路大資料分析應用程式并根據自己的需要來使用相關工具以確定其項目整體上的成功。在這種情況下，必須提供不同等級的互動功能，才能滿足使用者的期望，并讓分析工具熟練程度不同的使用者都能加以利用。舉例來說，通過建立儀表闆和資料可視化處理，就能以一種容易了解的方式向并不擅長自行查詢大資料分析資料的業務經理和勞工呈現調查結果。

沒有一種方法可以確定大資料分析的成功。但是遵循一系列架構和最佳做法（包括本文概述的建議舉措）可以幫助相關組織維持正确的大資料分析規劃方向。大資料安裝的技術細節相當繁雜，我們需要對其進行深入的研究和考量。但僅做到這些還不夠：我們還必須考慮技術和業務方面的各種問題，才能確定組織能通過對大資料分析的投資獲得所期待的結果。