将大数据转化为大价值的10种途径

MUC

大数据可以产生很多价值，但前提是只有当企业真正知道如何充分利用这些大数据的时候。

当前，大数据已经登上了历史舞台。在全球范围内，拥有超过半数的企业组织都已经将大数据项目视为其未来发展的机遇，并计划在未来几年内进一步增加对大数据项目的投资。

但是，大数据的价值并不仅仅是来自对于相关数据信息的收集而已，这仅仅是起点。大数据的真正价值来自企业组织利用所存储的信息以发现新的洞察分析见解的能力，然后从中提取出有用的价值，以推动企业做出更好的业务决策，促进企业业务的发展。

如今，现代化的商务智能解决方案可以通过用户友好的解决方案来降低企业进入的大数据项目的壁垒，并进一步提升大数据的价值。这允许企业组织内的更多的相关人员（不仅仅是数据科学家）能够就企业所收集的数据进行访问、分析和协作。我们将为您介绍10种有助于企业更好地从大数据分析项目中获取价值的方法。

一、选择正确的访问大数据的方法

当涉及如何访问和分析所有的数据信息时，没有一成不变的方法。毕竟，每家不同的企业组织都会有着不同的需求、不同的用例和不同的基础设施配置。

企业所选择的方法或方法的组合将取决于所需要满足的特定用户的实际需求，并权衡企业所愿意接受的各种因素。

相关非技术用户是否需要访问企业的数据，或者仅仅只有IT和数据专家们访问这些数据呢？企业将只在整个数据集上运行数据分析吗？或者企业还希望能够分析可选择的相关数据呢？

企业是否需要为终端用户提供流畅、高交互性的体验？灵活性或用户性能刘企业的业务来说是最为重要的吗？

二、企业获取洞察分析的能力更多的关乎企业对相关数据是如何收集的

以前，企业的大数据项目所面临的最大的挑战可能是从广泛的数据源中识别和收集企业业务真正所需要的数据信息。

而到了今天，这部分比以往更容易。现在，真正重要的是企业是否可以收集并整合所有这些数据信息。无论这些大数据具体是来自何处也不管其格式究竟如何，并最终发现所有相关数据信息中的所有可能的联系。

为了获得对于大数据更加全面的掌握，企业组织亟待采用具有关联模型的BI解决方案，以便企业可以浏览所有数据中的所有关联。这样，企业的用户将始终可以访问企业业务的完整视图，以便他们可以做出更好、更明智的决策。

与传统的数据模型不同传统的数据模型会限制您所能够看到的数据，这些数据如何连接以及您所能够执行的查询），关联模型则可以识别企业的所有数据之间的所有关系。这使得每位用户，不仅仅是数据科学家，均可以快速轻松地获取他有7所需要的合适的数据，并使用交互式的选择和关键字搜索来发现意想不到的见解。

三、让整个企业组织均可以访问大数据

当大数据这一理念刚刚兴起的时候，仅仅有极少数的人意识到其所蕴含的巨大潜力。这些人主要是数据科学家和分析师。非专业人士根本不具备以有意义的方式探索和使用数据所需的知识、工具和经验。

而今，这种状况已经一去不复返了。现在，企业必须将大数据置于业务部门的用户手中。毕竟，只有那些与企业的业务最接近的员工们才真正地知道要提出哪些有价值的问题，以及由数据所驱动的哪些分析见解将对企业的业务产生最大的影响。

正确的自助式商务智能解决方案可以在这方面为企业客户提供有力的帮助，其能够让业务部门的用户顺利访问到他们所需的数据，同时让数据治理和管理的权限掌握在您企业的IT团队手中。借助自助式服务商务智能解决方案，业务部门的用户可以使用交互式的可视化仪表板来自由的探索数据，并在不依赖IT部门的情况下找到问题的答案，改进业务流程，并推动整个企业组织内的创新。

四、让用户可以轻松找到其所需的大数据信息

越来越多的企业管理者希望通过确凿的证据来支持他们的业务决策过程。但不幸的是，这些用户往往缺乏经验，因为他们需要在一个庞大的、不断增长的数据存储库中找到他们所需要的答案。

为了帮助业务部门的用户们找到这些答案，并从大数据中获得更多的投資回报，企业需要让他们轻松地探索大数据。

允许业务部门的用户直观地访问到所需的数据，而不需要依靠IT来运行查询和生成报告。

并提供自然语言搜索功能，便于查找他们所需的信息。

发现不同来源的数据之间的关系，甚至是以意外的方式发现不相关的数据。

用清晰简洁的方式实现数据的可视化和形象化。

借助自然语言搜索，用户可以使用常规口语进行查询。这对于缺乏数据专业知识，并巨可能并不知道在数据库中如何查找精确信息所需的技术术语的用户极其有用。包含此功能的BI解决方案使更多的用户（而不仅仅是数据科学家）能够从企业的大数据中获得洞察分析能力。

五、促进企业部门间的协作，以推动创新

一项伟大的发现如果不能共享，又有什么益处呢？如果企业内部的相关人员不能与更广泛的同事们分享他们的见解，那么企业无疑错过了最佳的推动部门间合作的机会，也不利于这些好的最初的想法理念进一步的扩展，并使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事没有听说过您的发现，他们最终可能会重复类似的数据探索，进而导致企业生产力的下降。

但仅仅分享数据是不够的，企业必须以正确的方式分享数据。

考虑采用一款“企业就绪”的商业智能解决方案。其既能够提供自助分析的自由度（允许每位用户在他们认为合适的时候探索和共享数据），同时还能够为企业提供全面的治理能力（控制谁有权限访问哪些数据信息，所以每位员工都能够基于单一的事实来源开展工作）。

通过在自助服务和大数据管理之间取得平衡，企业可以充分利用整个企业组织的集体智慧，结合多个团队和个人的专业知识来传播新的想法和理念，促进讨论，并推动创新。

有效的数据治理可确保在整个企业组织内正确控制和管理刘分析功能和对于大数据的访问。

如果缺乏适当的大数据治理水平，就会出现错误、变化和冗余，进而导致用户难以验证数据中的真实情况，从而导致延迟和中断。

正確的大数据治理可以帮助企业避免发生上述的不一致，并确保每位员工都能够从相同的可信数据中获得他们所需的洞察分析。

六、打造灵活敏捷的分析环境，以切实满足每位用户的需求

保持与大数据所提供的大量新信息的同步是一个不刁哟挑战。大数据的猛烈冲击可能会使商业用户难以真正深入地挖掘、探索并及时获得他们所需的答案。

为了保持活力，企业应该考虑创建灵活敏捷分析环境，IT团队可以快速并逐步构建BI解决方案，以应对业务用户不断变化的需求。

例如，随着用户对数据更加熟悉，企业可能需要从指导分析发展到自助服务BI。

这使他们能够自行探索更多的大数据，并更快速地深入细节。使用灵活的框架，企业可以轻松的满足这些用户的需求，而无须花费大量成本或开发时间。

七、确保用户能够在任何设备上随时随地访问分析解决方案

随着手机、平板电脑和笔记本电脑的计算能力的不断增强，企业员工们越来越多地在办公室之外进行业务的处理。

无论是在火车上，在机场候机厅还是在客户会议上，现在的业务团队都希望能够在任何业务需要的时候访问他们的工作资料。

为了满足这些需求，企业需要能够以各种形式向客户和用户提供分析解决方案。确保他们无论何时何地，对于所需全部功能都能够得到满足的期望。

除了通过基于云服务或在线门户提供对分析解决方案的直接访问之外，确保用户能够在任何地方均能够实现顺利访问的另一种方式是在企业的嵌入式分析应用程序中使用开放式API。通过在用户的日常工作环境中提供强大的分析功能，企业可以确保每位业务用户都可以在他们需要时随时访问所需的信息。

自助服务商业智能为大众带来了分析的力量，但对于一些用户来说，获得额外的应用程序则可能是一大真正的挑战。这就是为什么有些产品和组织直接将分析嵌入到用户每天所使用的熟悉的环境或应用程序中的原因了。

八、可随企业业务需求不断变化的可扩展的解决方案

通常情况下，企业所收集的大数据的量只会越来越大。但无论数据存储库怎么扩展，企业的用户都希望获得顺畅的访问体验，而不必等待很长时间或经历中断。随着数据集的不断增长，大多数工具都难以跟上这占需求。

为了确保用户能够以他们想要的方式继续探索数据，请采用可随需扩展的BI平台，即使数据量增加并且应用程序变得更加复杂，也可以提供出色的性能。该平台应该采用多种工具和方法，以便企业可以保持为最终用户提供交互式的动态体验，而不管企业产生了多少数据。

此外，寻找一款使用内存处理执行即时计算的商业智能解决方案。

这些解决方案以“思考速度”处理和回答问题，使用户可以不断地保持继续的挖掘和探索。这反过来可以在整个企业组织内推动勇于开拓创新和探索的企业文化。

内存数据库（in-memory database）是一种数据处理技术，其在随机存取存储器（RAM）中暂时存储和计算信息，而无须在每次用户进行新的选择或计算时都从磁盘存储中提取数据。数据可以在RAM中更快速地读取和分析，从而使得较之采用更传统的方法，报告（和决策制定）更快。

九、确保您企业的BI解决方案可以轻松适应未来的技术

管理和探索大数据的技术正在迅速改变，以便为当下的企业客户提供更好、更快的解决方案，进而从大数据中获取洞察分析。但是将最新技术整合到现有的分析平台中可能具有挑战性，有时甚至是不可能的。故而企业应该确保所采用的分析解决方案能够快速、轻松地与新技术实现集成。

例如，开放的API可以为企业的现有解决方案带来新的功能，就像添加几行代码一样简单。拥有专注于定制开发的在线社区也很重要。由此，开发人员可以通过与其他人员轻松协作来确保您的产品或解决方案能够与最新的技术进步保持同步。

十、选择具有广泛合作伙伴生态系统的商务智能解决方案

当涉及大数据项目时，有时候企业需要一点额外的帮助才能看到整体的状况。在选择商业智能解决方案时，企业需要寻找能够与大量多种技术维持合作关系的供应商。

这将有助于简化数据交互，确保企业的所有BI解决方案能够高效地工作。此外，拥有足够的合作伙伴可以随时为企业的业务需求提供最合适的解决方案，无论现在还是未来。