摘要：
为帮助您成功开启大数据之旅，我们基于大数据工作原理，从各种大数据用例中总结了一些重要的优秀实践。这些原则有助于奠定成功的大数据基础。1. 协调大数据与特定业务目标 更全面的数... 为帮助您成功开启大数据之旅，我们基于大数据工作原理，从各种大数据用例中总结了一些重要的优秀实践。这些原则有助于奠定成功的大数据基础。
1. 协调大数据与特定业务目标
更全面的数据集有助于您获得全新洞察。为此，您首先需要进行新的技能、组织和基础设施投资，在一种业务驱动的环境中保证项目持续获得投入和资金。其次，为确保正确实施，请评估您的大数据能否真正支持并促进您的关键业务和 IT 工作，这些任务可能包括：了解如何筛选网络日志以揭示电子商务行为，通过社交媒体和客户支持互动推断客户舆情，以及了解统计相关法及其与客户、产品、制造和工程数据的相关性。
2. 通过标准化和有效治理缓解技能短缺
企业实施大数据的一大重要障碍是技能不足。首先，通过在 IT 治理计划中添加大数据技术、大数据考量和决策，您可以缓解这一风险。其次，标准化有助于更好地管理成本和充分利用资源。第三，为顺利实施大数据战略和解决方案，请及早并定期评估大数据技能需求，主动识别潜在技能缺失。第四，您需要培训 / 交叉培训现有人员、招聘新人员，并在必要时寻求咨询公司的支持。
3. 通过卓越中心优化知识转移
通过设立卓越中心来分享知识、控制监管、管理项目沟通，无论大数据项目是全新投资还是扩展性投资，您都可以在整个企业范围内分摊所有软件和硬件成本，以一种更加结构化和系统化的方法扩展大数据功能，提高整体信息架构的成熟度。
4. 通过协调结构化和非结构化数据充分获得回报
大数据分析可以带来价值，但将低密度的大数据与您目前使用的结构化数据整合到一起，您可以获得更有意义的深度洞察。
在实际应用中，无论是捕获客户、产品、设备还是环境大数据，您的目标都是向核心主数据和分析摘要添加更多相关数据点，从而得出更准确的结论。例如，相比所有客户的舆情，仅优质客户的舆情更加细化，更有针对性。因此，许多人将大数据视为其现有商务智能功能、数据仓储平台以及信息架构的重要扩展。
对此，大数据既可以基于人也可以基于机器来构建分析流程和模型。利用分析模型以及大数据分析功能（包括统计、空间分析、语义、交互式探索以及可视化），您可以将不同类型和来源的数据关联起来，得出有意义的洞察。利用分析模型，您可以将不同类型和来源的数据关联起来，并得出有意义的洞察。
5. 打造高效的探索实验室
探索数据价值绝非一条坦途，有时候我们甚至不知道前进的方向，这些都在我们的意料之中。尽管如此，管理团队和 IT 部门仍然需要为这种“漫无目的”或者“缺乏明确需求”的探索活动提供应有的支持。
与此同时，分析师和数据科学家也需要与业务部门密切合作，在合作过程中确定自身需要哪些关键业务知识及存在哪些知识缺口。最后，为了实施交互式数据探索和统计算法试验，您需要一个高效的工作区，需要为沙盒环境提供支持并进行适当监管。
6. 与云端运营模式保持一致
大数据流程和用户需要访问各种资源来进行迭代试验和生产工作。对此，大数据解决方案应覆盖所有数据区域，包括事务、主数据、参考数据以及摘要数据。支持您按需创建分析沙盒。同时，资源管理对于整个数据流（包括预处理和后处理、集成、数据库内汇总和分析建模）的控制至关重要，妥善规划的私有云和公有云供应及安全性策略对于满足这些不断变化的需求也有着非常重要的意义。
