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大数据分析实践的七个要点

作者:课课家     来源: http://www.kokojia.com点击数:1478发布时间: 2019-03-03 10:17:48

标签: 大数据大数据分析大数据实践

  随着近年来大数据建设逐渐被国家提上议事日程,大数据行业的发展将会是一个充满光明的前途。大数据的分析对政府管理机构的统计管理、企业营销策划制定、企业的服务项目转型等都发挥着不可估量的作用。大数据的分析是一项新兴学问,一般来说一个良好的部署策划方案往往需要精准的数据分析来确保最终的结果能够为业务服务,而进行规划的第一步我们首先得选择合适的技术,比如通过选择数据库软件、分析工具以及相关的技术架构来开发一个大数据平台。在本次的讲解中课课家笔者就为大家介绍七个大数据分析的要点。

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  ①选择只需要的数据

  一般来说,在进行大数据分析项目中我们往往会遇到海量的数据集,但是海量数据并不代表一个企业的所有数据,也不是相关数据源中的所有信息都需要我们来进行分析。因此对于企业来说此时就需要确定哪些数据具有战略价值并能够为分析服务。在规划阶段我们把注意力集中在业务目标之上,如此将有助于我们对分析进行精准的定位,从而了解哪些数据能够满足业务目标。

  ②构建业务角色评估复杂度

  大数据分析并不是守株待兔等待数据收集完毕再进行分析,要想最终得到正确的分析结果,我们就需要让所有相关的业务数据所有者参与到流程当中从而确保提前制定必要的业务角色,因此积极应对复杂性是大数据分析项目成功的关键之一。当业务角色制定完毕,技术人员就可以评估相应的复杂度以及所需要做的工作,这就为部署的下一个阶段提供了充足的准备。

  ③协同将业务角色转化为分析

  在进行完业务角色的建立后,接下来我们要做的是需要IT或者分析专家需要创建相应的算法。需要注意的一点是这部分工作应该是协同进行的,协同进行有助于查询更加准确,而更加准确的结果就会使所需要的开发工作量就越少,最终减少项目开发的成本,达到事半功倍的效果。因此我们在进行项目开发的过程中应该实行双发协同和及时沟通相结合的模式,从而确保障项目的顺利进行。

  ④制定维护计划

  在确定了开发工作的进行模式后,我们还需要不断的根据数据变化结果制定相应的维护计划。虽然在业务需求变化之上的日常查询维护很重要,但毕竟它也只是整个分析项目管理的一部分。我们知道随着数据集的不断增长以及业务用户对分析过程的不断熟悉,对系统的要求也会相应地增加,因此作为分析团队的我们必须能够及时地满足他们的额外的要求,制定相关的维护计划。

  ⑤考虑所有用户需求

  如今随着自助式BI工具的流行发展,在大数据分析项目中把终端用户放到考虑范畴之内已经是常态化了。固然能够应对不同数据类型的IT架构非常重要,但是系统的可操作性和交互性同样是我们需要考虑的问题。因此我们需要把不同类型用户的反馈考虑在内,不管是用何种方式从高管层到操作工,还是从分析师到统计员都需要能够访问到大数据分析应用。

  ⑥大数据从小开始

  积少成多,从小做起。在我们进行大数据分析实践时集同样也要以小机会作为起点开始进行分析的工作。只要我们做好了起点准备前期这一步,不管分析的数据源和信息类型是如何成倍的增长又或者是创建的分析模型不断的如何增多,我们都能比较轻松的帮助他们发现结构化和非结构化数据的模式和相关性以及预期业务目标的最重要的结果。

  ⑦切记最终目标

  在确定大数据分析实施计划时,企业公司一定要重视规模因素。往往大家很容易忽略数据增长的程度以及觖决方案部署到生产环境后的流行程度。因此我们在进行大数据分析时一定要考虑到变化,比如从现在开始的半年内需要处理多少数据、需要增加多少服务器,是否由软件来完成这些任务等等。切记我们的最终目标仍是大数据!

  以上就是大数据分析实践的七个要点。

  本次的大数据分析实践的七个要点的讲解到此就暂告一段落,如果以后有什么相关的内容继续进行补充或者修改的话,笔者会在此继续进行相关的内容的补充或者修改的工作,同时也欢迎大家对本次的讲解提出自己的建议和补充。最后笔者希望本次的讲解对大家学习大数据能够起到一定的帮助作用!

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