如何更好地應用大數據？

隨著各行業逐漸走向多元化、服務化、個性化發展，行業競爭趨勢愈演愈烈，面對這種環境，利用收集數據資產以支撐戰略決策、風險規避、業務創新顯得尤為重要，因此許多數據治理、數據治理分析、大數據平臺項目實施開展，過程中如何真的做好并用好大數據，是很多企業都關心的問題。

首先是具備構建大數據的前置條件，以支撐大數據平臺更好的搭建及后續的使用，具體內容如下：

1. 有可利用的數據

大數據分析顧名思義就是對海量數據進行分析，通常包括企業內部信息化系統中產生的數據和外部的行業、產業、社交、政策等數據，利用大數據分析前，要明確企業有哪些數據資產可以利用、數據都來源于哪些，應該怎么利用。

2. 數據質量的保證

數據治理作為大數據分析的前提，從數據源頭開始，保證數據的一致性、完整性、準確性，真正的數據治理需要專業的數據治理工具，如MDM主數據管理系統來從源頭上保障數據質量。

3. 信息化基礎建設

真正做到大數據分析階段的企業，信息化基礎設施都是較為完備的，一方面具備全面的信息化系統，另一方面實現數據集成、應用集成、流程集成等操作，消除企業系統內外部、尤其內部的信息系統孤島。

4. 堅定清晰的認知

要求管理者要具有較強的信息化意識、超前的規劃能力、對待變革的創新力、推進執行的決斷能力，對構建情況持續監督和推進，擺正對大數據的預期，理性、長遠、全局的看待大數據所帶來的成果。

一般來說，在滿足上述條件之后，就可以開始大數據的構建了，但如何構建才能保證用好，需要注重以下幾點：

1. 更加強調順勢而為

大數據熱潮的確炒的很火，但盲目追新并不可取，構建不得力，荒廢或調整的成本遠超于建設成本，可以根據自身分析需求，從數據門戶、數據分析平臺、全面大數據平臺一步一步構建。

2. 與當前業務相匹配

若想基于大數據分析結果為企業帶來價值，注重差異化，要貼近自身業務，從業務角度去考慮規劃，如業務梳理、邏輯關系、分析配置、效果展現等。

3. 多種方面進行選型

從產品、供應商、實施團隊多方面進行產品選型，選擇具備擴展開發能力、業務集成能力、敏捷應用能力、方案組合能力的產品；擁有自主知識產權，能夠提供底層源代碼級的服務，解決系統級問題能力的源廠商；具備豐富的行業知識及大數據分析項目實施經驗，提供成體系實施方法論，傳遞最佳實踐，擁有良好的項目風險預測和風險管控能力的實施團隊。

4. 企業員工應用學習

在具備意識、基礎、產品之后，用好大數據的最后一個關鍵就在于企業全體員工對平臺的學習和應用，包括管理者對平臺的使用、理解和建議，便于后續平臺更好的升級，更貼近業務；信息化團隊對平臺應用、配置的掌握，便于后續獨立進行平臺維護、擴展或改造，實現自主可控。