大數據收集整理方案

❶ 大數據處理的五大關鍵技術及其應用

作者 | 網路大數據

來源 | 產業智能官

數據處理是對紛繁復雜的海量數據價值的提煉，而其中最有價值的地方在於預測性分析，即可以通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘形式幫助數據科學家更好的理解數據，根據數據挖掘的結果得出預測性決策。其中主要工作環節包括：

大數據採集 大數據預處理 大數據存儲及管理 大數據分析及挖掘 大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為：

大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術：改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術：改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

數據挖掘主要過程是：根據分析挖掘目標，從資料庫中把數據提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘演算法使用寬表，然後利用數據挖掘軟體進行挖掘。傳統的數據挖掘軟體，一般只能支持在單機上進行小規模數據處理,受此限制傳統數據分析挖掘一般會採用抽樣方式來減少數據分析規模。

數據挖掘的計算復雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於數據挖掘問題開放性，導致數據挖掘會涉及大量衍生變數計算，衍生變數多變導致數據預處理計算復雜性;二是很多數據挖掘演算法本身就比較復雜，計算量就很大，特別是大量機器學習演算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優解，例如K-means聚類演算法、PageRank演算法等。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。 數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。 預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。 語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。 數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

預測分析成功的7個秘訣

預測未來一直是一個冒險的命題。幸運的是，預測分析技術的出現使得用戶能夠基於歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。

盡管如此，與任何新興技術一樣，想要充分發揮預測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰變得更加復雜的是，由不完善的策略或預測分析工具的誤用導致的不準確或誤導性的結果可能在幾周、幾個月甚至幾年內才會顯現出來。

預測分析有可能徹底改變許多的行業和業務，包括零售、製造、供應鏈、網路管理、金融服務和醫療保健。AI網路技術公司Mist Systems的聯合創始人、首席技術官Bob fridy預測:「深度學習和預測性AI分析技術將會改變我們社會的所有部分，就像十年來互聯網和蜂窩技術所帶來的轉變一樣。」。

這里有七個建議，旨在幫助您的組織充分利用其預測分析計劃。

1.能夠訪問高質量、易於理解的數據

預測分析應用程序需要大量數據，並依賴於通過反饋循環提供的信息來不斷改進。全球IT解決方案和服務提供商Infotech的首席數據和分析官Soumendra Mohanty評論道:「數據和預測分析之間是相互促進的關系。」

了解流入預測分析模型的數據類型非常重要。「一個人身上會有什麼樣的數據?」 Eric Feigl - Ding問道，他是流行病學家、營養學家和健康經濟學家，目前是哈佛陳氏公共衛生學院的訪問科學家。「是每天都在Facebook和谷歌上收集的實時數據，還是難以訪問的醫療記錄所需的醫療數據?」為了做出准確的預測，模型需要被設計成能夠處理它所吸收的特定類型的數據。

簡單地將大量數據扔向計算資源的預測建模工作註定會失敗。「由於存在大量數據，而其中大部分數據可能與特定問題無關，只是在給定樣本中可能存在相關關系，」FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，FactSet是一家金融數據和軟體公司。「如果不了解產生數據的過程，一個在有偏見的數據上訓練的模型可能是完全錯誤的。」

2.找到合適的模式

SAP高級分析產品經理Richard Mooney指出，每個人都痴迷於演算法，但是演算法必須和輸入到演算法中的數據一樣好。「如果找不到適合的模式，那麼他們就毫無用處，」他寫道。「大多數數據集都有其隱藏的模式。」

模式通常以兩種方式隱藏:

模式位於兩列之間的關系中。例如，可以通過即將進行的交易的截止日期信息與相關的電子郵件開盤價數據進行比較來發現一種模式。Mooney說:「如果交易即將結束，電子郵件的公開率應該會大幅提高，因為買方會有很多人需要閱讀並審查合同。」

模式顯示了變數隨時間變化的關系。「以上面的例子為例，了解客戶打開了200次電子郵件並不像知道他們在上周打開了175次那樣有用，」Mooney說。

3 .專注於可管理的任務，這些任務可能會帶來積極的投資回報

紐約理工學院的分析和商業智能主任Michael Urmeneta稱:「如今，人們很想把機器學習演算法應用到海量數據上，以期獲得更深刻的見解。」他說，這種方法的問題在於，它就像試圖一次治癒所有形式的癌症一樣。Urmeneta解釋說:「這會導致問題太大，數據太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。」

而當任務相對集中時，成功的可能性就會大得多。Urmeneta指出:「如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復雜關系的專家」 。「這樣，我們就很可能會有更清晰或更好理解的數據來進行處理。」

4.使用正確的方法來完成工作

好消息是，幾乎有無數的方法可以用來生成精確的預測分析。然而，這也是個壞消息。芝加哥大學NORC (前國家意見研究中心)的行為、經濟分析和決策實踐主任Angela Fontes說:「每天都有新的、熱門的分析方法出現，使用新方法很容易讓人興奮」。「然而，根據我的經驗，最成功的項目是那些真正深入思考分析結果並讓其指導他們選擇方法的項目——即使最合適的方法並不是最性感、最新的方法。」

羅切斯特理工學院計算機工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說:「用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法」。「必須擁有一種高效且可解釋的技術，一種可以利用序列數據、時間數據的統計特性，然後將其外推到最有可能的未來，」Yang說。

5.用精確定義的目標構建模型

這似乎是顯而易見的，但許多預測分析項目開始時的目標是構建一個宏偉的模型，卻沒有一個明確的最終使用計劃。「有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因為沒有人知道如何使用這些模型來實現或提供價值，」汽車、保險和碰撞修復行業的SaaS提供商CCC信息服務公司的產品管理高級副總裁Jason Verlen評論道。

對此，Fontes也表示同意。「使用正確的工具肯定會確保我們從分析中得到想要的結果……」因為這迫使我們必須對自己的目標非常清楚，」她解釋道。「如果我們不清楚分析的目標，就永遠也不可能真正得到我們想要的東西。」

6.在IT和相關業務部門之間建立密切的合作關系

在業務和技術組織之間建立牢固的合作夥伴關系是至關重要的。客戶體驗技術提供商Genesys的人工智慧產品管理副總裁Paul lasserr說:「你應該能夠理解新技術如何應對業務挑戰或改善現有的業務環境。」然後，一旦設置了目標，就可以在一個限定范圍的應用程序中測試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價值。

7.不要被設計不良的模型誤導

模型是由人設計的，所以它們經常包含著潛在的缺陷。錯誤的模型或使用不正確或不當的數據構建的模型很容易產生誤導，在極端情況下，甚至會產生完全錯誤的預測。

沒有實現適當隨機化的選擇偏差會混淆預測。例如，在一項假設的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出後續的體重測量。然而，那些中途退出的人與留下來的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復雜，因為在這樣的研究中，那些堅持參加這個項目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒有減肥經歷的人。因此，雖然減肥在整個世界都是具有因果性和可預測性的，但在一個有50%退出率的有限資料庫中，實際的減肥結果可能會被隱藏起來。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能 、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

❷ 如何做好銀行金融大數據治理平台建設

大數據、雲計算、互聯網等技術，將人類帶入了一個以PB為單位的大規模生產、分享和應用數據的新時代。當治理的對象發生變化時，治理體系也應進行改進以適應大數據的發展變化。
（1）完善數據管控相關標准，提升相關系統控制能力
大數據時代，銀行數據除了從傳統的客戶、協議、賬戶等結構化數據外，已經逐步擴展到非結構化數據的存儲管理及應用，因此需從數據標准、數據模型、元數據、數據質量、數據生命周期等方面依據非結構化數據的特點，補充相關治理管控標准，並通過相應的管控系統實現控制，確保非結構化數據得到有效的管控和應用。
（2）利用大數據技術提升數據集成及共享能力
海量數據給銀行數據治理帶來挑戰，但也是一種機遇，利用大數據技術，可使數據治理的方法和手段更加豐富，數據價值可以獲得更大的發揮。
一方面，採用分布式計算等大數據技術，構建開放、高效、異構、彈性的大數據平台，實現「全渠道、全客戶、全產品」信息的綜合分析與快速共享，提升客戶拓展、風險管控和創新營銷能力。
另一方面，利用大數據技術，重點完善補充銀行業務以外的其它基礎信息（如行外政府部門、第三方合作機構等各類有價值的數據），並按照統一的客戶標准進行客戶信息整合，形成更加完善的客戶視圖；通過大數據技術實現「數據地圖」等可視化服務，提升數據資產易用性；通過元數據的統一管理和分析，提供信息檢索、指標靈活定製等數據服務，提升數據資產的一致性和可用性。

億信華辰在數據治理領域也持續深耕，從數據質量管理平台、元數據管理平台，到發布智能數據治理平台-睿治，實現了數據治理全場景覆蓋，包含九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，所有模塊可自由組合，並支持本地或雲上使用，全面滿足客戶各類治理需求。

❸ 如何做一份完整的數據分析報告

了解整理數據來源或者採集數據；

理解數據、處理數據；用內工具Excel、資料庫等對數據進行處理。

掌握數據整理、可容視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

❹ 常用的大數據技術有哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

❺ 大數據源收集有哪些方式

線下推行數據搜集

數據搜集在其中分紅網上與線下推行，而在這里在其中可以分紅線下推行店面數據寶安裝、在共同情形運用數據寶搜集、運用LBS技術性依據區域區別數據與依據線下推行搜集數據來展開網上數據剖析比照。

線下推行店面數據寶與在共同情形運用數據寶搜集：線下推行店面數據寶是在特定的店面中安裝一個數據搜集機器設備，依據WiFi探頭作用搜集到店顧客手機上mac碼，來展開准確數據搜集;共同情形搜集數據是運用挪動數據寶，相同搜集特定區域的手機上mac碼展開線下推行客戶的准確個人行為。

地形圖數據搜集

依據技術專業的數據發掘專用工具，依據網路地圖導航、高德導航、360地圖、搜狗地圖、騰訊地圖、圖吧地圖和天地圖，共七個地形圖數據出示方展開全方位搜集店家信息，內容包括店家名字、電話(固定電話+手機上)、詳細地址和地理坐標(火花座標)，內容去重復後貯存備用。

職業門戶網站數據搜集

從一些職業門戶網站上展開數據搜集，例如阿里巴巴網、餓了么外賣、群眾點評網等，要是是網頁頁面由此可見的內容均可以依據方式方法搜集到數據，搜集軟體有“火車頭搜集、八爪魚、後羿搜集器”等，還可以訂制化開發規劃一些搜集網路爬蟲展開數據爬取。

關於大數據源收集有哪些方式，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❻ 將大數據轉化為大價值的10種途徑

將大數據轉化為大價值的10種途徑
大數據可以產生很多價值，但前提是只有當您企業真正知道如何充分利用這些大數據的時候。
當前，大數據顯然已經登上了歷史舞台——在全球范圍內，擁有超過半數的企業組織都已經將大數據項目視為其未來發展的機遇，並計劃在未來幾年內進一步的增加對大數據項目的投資。
但是，大數據的價值並不僅僅只是來自對於相關數據信息的收集而已，這僅僅只是起點。大數據的真正價值來自於您所在的企業組織利用所存儲的信息以發現新的洞察分析見解的能力，然後從中提取出有用的價值，以推動企業做出更好的業務決策，促進企業業務的發展。
現如今，現代化的商務智能解決方案可以通過用戶友好的解決方案來降低企業進入的大數據項目的壁壘，並進一步的提升大數據的價值。這允許企業組織內的更多的相關人員(不僅僅只有數據科學家)能夠就您企業所收集的數據進行訪問、分析和協作。
您企業的團隊如何獲取大數據的驅動價值?
大數據能夠為您的公司提供更為詳細的洞察分析，來洞察企業的各個方面的關鍵要素，以推動更好、更自信、且數據驅動的商業決策。
其培養一種積極開拓探索的企業文化，鼓勵企業員工們通過數據分析來試驗和驗證他們的想法。
通過讓每名相關的工作人員都能訪問到這些大數據信息，推動您企業業務的下一此大的創意性變革的理念可以來自企業的任何一名員工——而不僅僅只是數據科學家。
究竟什麼是大數據?
大數據是數據量相當龐大或結構相當復雜，以至於一般性的企業組織機構難以使用標準的資料庫和軟體工具對其進行管理。但由於每家公司都有不同的能力和要求，故而「大數據」其實可以說是一個相對較為主觀性的術語——對某一家企業組織來說的「大」數據，對另一家企業組織而言可能僅僅只是「平均」性的數據。
想要從您企業的大數據投資項目中獲得更多價值嗎?
如下，我們將為您介紹10種有助於您所在的企業更好的從大數據分析項目中獲取價值的方法：
選擇正確的訪問大數據的方法。
獲得更好的洞察分析的能力與企業所收集到的數據信息有關。
讓整個企業組織都能夠訪問到大數據。
讓相關用戶能夠很容易的找到他們所需要的數據信息。
推動企業內各部門間的協同合作，以推動創新。
打造一個靈活敏捷的分析環境，以便滿足每位用戶的需求。
確保企業所採用的分析解決方案能夠方便的讓相關員工在任何地方採用任何設備均能夠輕松訪問。
部署可擴展的解決方案，確保其能夠隨著企業組織的業務需求的不斷變化而變化。
確保您企業的商務智能解決方案可以很容易地適應未來的技術。
選擇具有廣泛合作夥伴生態系統的BI解決方案。
一、選擇正確的訪問大數據的方法
當涉及到如何訪問和分析所有的數據信息時，沒有一套一成不變的方法——畢竟，每家不同的企業組織都會有著不同的需求、不同的用例和不同的基礎設施配置。
您企業所選擇的方法或方法的組合將取決於所需要滿足的特定用戶的實際需求，並權衡您所願意接受的各種折衷。
當企業組織在選擇大數據的訪問方法時，所需要考慮的相關問題：
您企業需要支持多少數據?數以百萬計的?抑或是數十億的?
相關非技術用戶是否需要訪問您企業的數據，或者僅僅只有IT和數據專家們訪問這些數據呢?您企業將只在整個數據集上運行數據分析嗎?或者您企業還希望能夠分析可選擇的相關數據呢?
您企業是否需要為終端用戶提供流暢、高交互性的體驗?靈活性或用戶性能對您企業的業務來說是最為重要的嗎?
二、企業獲取洞察分析的能力更多的關乎到企業對相關數據是如何收集的
以前，您企業的大數據項目所面臨的最大的挑戰可能是從廣泛的數據源中識別和收集您企業業務真正所需要的數據信息。
而到了今天，這部分比以往更容易。現在，真正重要的是您企業是否可以收集並整合所有這些數據信息——無論這些大數據具體是來自何處也不管其格式究竟如何，並最終發現所有相關數據信息中的所有可能的聯系。
為了獲得對於大數據的更為全面的掌握，企業組織亟待採用具有關聯模型的BI解決方案，以便您企業可以瀏覽所有數據中的所有關聯。這樣，您企業的用戶將始終可以訪問您企業業務的完整視圖，以便他們可以做出更好、更明智的決策。
與傳統的數據模型不同(傳統的數據模型會限制您所能夠看到的數據，這些數據如何連接以及您所能夠執行的查詢)，關聯模型則可以識別您企業的所有數據之間的所有關系。這使得每位用戶 ——不僅僅是數據科學家——均可以快速輕松地探索他們所需要的合適的數據，並使用互動式的選擇和關鍵字搜索來發現意想不到的關鍵和洞察見解。
三、讓整個企業組織均可以訪問大數據
當大數據這一理念剛剛興起的時候，僅僅只有極少數的人意識到其所蘊含的巨大潛力——這些人主要是數據科學家和分析師。非專業人士根本不具備以有意義的方式探索和使用數據所需的知識、工具或經驗。
而今，這種狀況已經一去不復返了。現在，您企業必須將大數據置於業務部門的用戶手中。畢竟，只有那些與您企業的業務最接近的員工們才真正的知道要提出哪些有價值的問題;以及由數據所驅動的哪些分析見解將對企業的業務產生最大的影響。
正確的自助式商務智能解決方案可以在這方面為企業客戶提供有力的幫助，其能夠讓業務部門的用戶順利訪問到他們所需的數據，同時讓數據治理和管理的許可權掌握在您企業的IT團隊手中。藉助自助式服務商務智能解決方案，業務部門的用戶可以使用互動式的可視化儀錶板來自由的探索數據，並在不依賴IT部門的情況下找到問題的答案，改進業務流程，並推動整個企業組織內的創新。
推動企業朝著自助式分析方向轉變的因素：
在最近的一份報告中，Forbes Insights調查了449位資深的IT和商業專業人士，了解了他們為什麼決定轉向採用自助服務模式：
62%的受訪者希望對於數據獲得更多的開放式訪問。
76%的受訪者希望獲得更為及時的數據分析。
71%的受訪者希望獲得質量更高的數據和分析。
四、讓用戶可以輕松找到其所需的大數據信息
越來越多的企業業務管理者希望通過確鑿的證據來支持他們的業務決策過程。但不幸的是，這些用戶往往缺乏經驗，因為他們需要在一個龐大的，不斷增長的數據存儲庫中找到他們所需要的答案。
為了幫助業務部門的用戶們找到這些答案，並從大數據中獲得更多的投資回報，您企業需要讓他們難過輕松的探索大數據。
您企業可以通過提供BI解決方案來實現這一點：
允許業務部門的用戶直觀地訪問到所需的數據，而不需要依靠IT來運行查詢和生成報告。
並提供自然語言搜索功能，便於查找他們所需的信息。
發現不同來源的數據之間的連接和關系——甚至是以意外的方式發現不相關的數據。
用清晰簡潔的方式實現數據的可視化和形象化。
何為自然語言搜索，其如何為企業提供幫助?
藉助自然語言搜索，用戶可以使用常規口語進行查詢。這對於缺乏數據專業知識，並且可能並不知道在資料庫中如何查找精確信息所需的技術術語的用戶極其有用。包含此功能的BI解決方案使更多的用戶(而不僅僅是數據科學家)能夠從企業的大數據中獲得洞察分析能力。
五、促進企業部門間的協作，以推動創新
一項偉大的發現如果不能共享，又有什麼益處呢?如果您企業內部的相關人員不能與更廣泛的同事們分享他們的見解，那麼您企業無疑錯過了最佳的推動部門間合作的機會，也不利於這些好的最初的想法理念進一步的擴展，並使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事沒有聽說過您的發現，他們最終可能會重復類似的數據探索，進而導致企業生產力的下降。
但僅僅分享數據是不夠的，您企業必須以正確的方式分享數據。
考慮採用一款「企業就緒」的商業智能解決方案——其既能夠提供自助分析的自由度(允許每位用戶在他們認為合適的時候探索和共享數據)，同時還能夠為企業提供全面的治理能力(控制誰有許可權訪問哪些數據信息，所以每位員工都能夠基於單一的事實來源開展工作)。
通過在自助服務和大數據管理之間取得平衡，您企業可以充分利用整個企業組織的集體智慧，結合多個團隊和個人的專業知識來傳播新的想法和理念，促進討論，並推動創新。
確保企業的BI解決方案得到妥善管理：
有效的數據治理可確保在整個企業組織內正確控制和管理對分析功能和對於大數據的訪問。
如果缺乏適當的大數據治理水平，就會出現錯誤、變化和冗餘，進而導致用戶難以驗證數據中的真實情況，從而導致延遲和中斷。
正確的大數據治理可以幫助您企業避免發生上述的不一致，並確保每位員工都能夠從相同的可信數據中獲得他們所需的洞察分析。
六、打造靈活敏捷的分析環境，以切實滿足每位用戶的需求
保持與大數據所提供的大量新信息的同步是一個不小的挑戰。大數據的猛烈沖擊可能會使商業用戶難以真正深入的挖掘，探索並及時獲得他們所需的答案。
為了保持活力，您企業應該考慮創建靈活敏捷分析環境，您的IT團隊可以快速並逐步構建BI解決方案，以應對業務用戶不斷變化的需求。
例如，隨著用戶對數據更加熟悉，您企業可能需要從指導分析發展到自助服務BI。
這使他們能夠自行探索更多的大數據，並更快速地深入細節。使用靈活的框架，您企業可以輕松的滿足這些用戶的需求，而無需花費大量成本或開發時間。
七、確保用戶能夠在任何設備上隨時隨地訪問分析解決方案
隨著手機、平板電腦和筆記本電腦的計算能力的不斷增強，企業員工們越來越多地在辦公室之外進行業務的處理。
無論是在火車上，在機場候機廳還是在客戶會議上，現在的企業業務團隊都希望能夠在任何業務需要的時候訪問他們的工作資料。
為了滿足這些需求，您企業需要能夠以各種形式向客戶和用戶提供分析解決方案——確保他們無論何時何地，對於所需全部功能都能夠得到滿足的期望。
除了通過基於雲服務或在線門戶提供對分析解決方案的直接訪問之外，確保用戶能夠在任何地方均能夠實現順利訪問的另一種方式是在企業的嵌入式分析應用程序中使用開放式API。通過在用戶的日常工作環境中提供強大的分析功能，您可以確保每位業務用戶都可以在他們需要時隨時訪問所需的信息。
自助服務商業智能為大眾帶來了分析的力量，但對於一些用戶來說，獲得額外的應用程序則可能是一大真正的挑戰。 這就是為什麼有些產品和組織直接將分析嵌入到用戶每天所使用的熟悉的環境或應用程序中的原因所在了。
八、部署實施可隨企業業務需求不斷變化的可擴展的解決方案
通常情況下，企業所收集的大數據的量只會越來越大。但無論數據存儲庫怎麼擴展，您的用戶都希望獲得順暢的訪問體驗，而不必等待很長時間或經歷中斷。隨著數據集的不斷增長，大多數工具都難以跟上這一需求。
為了確保用戶能夠以他們想要的方式繼續探索數據，請採用可隨需擴展的BI平台，即使數據量增加並且應用程序變得更加復雜，也可以提供出色的性能。該平台應該採用多種工具和方法，以便您企業可以保持為最終用戶提供互動式的動態體驗，而不管您企業產生了多少數據。
此外，尋找一款使用內存處理執行即時計算的商業智能解決方案。
這些解決方案可以以「思考速度」處理和回答問題，使用戶可以不斷的保持繼續的挖掘和探索。這反過來可以在整個企業組織內推動勇於開拓創新和探索的企業文化。
何為內存中的處理，其能夠為企業組織帶來什麼樣幫助：
內存資料庫 (in-memory database) 是一種數據處理技術，其在隨機存取存儲器(RAM)中暫時存儲和計算信息，而無需在每次用戶進行新的選擇或計算時都從磁碟存儲中提取數據。數據可以在RAM中更快速地讀取和分析，從而使得較之採用更傳統的方法，報告(和決策制定)更快。
九、確保您企業的BI解決方案可以輕松適應未來的技術
管理和探索大數據的技術正在迅速改變，以便為當下的企業客戶提供更好，更快的解決方案，進而從大數據中獲取洞察分析。但是將最新技術整合到現有的分析平台中可能具有挑戰性，有時甚至是不可能的。故而企業應該確保您所採用的分析解決方案能夠快速，輕松地與新技術實現集成。
例如，開放的API可以為您企業的現有解決方案帶來新的功能，就像添加幾行代碼一樣簡單。擁有專注於定製開發的在線社區也很重要。由此，開發人員們可以通過與其他人員輕松協作來確保您的產品或解決方案能夠與最新的技術進步保持同步。
什麼是開放式API?
一款開放的API是一個公開的介面，開發人員可以使用它將第三方解決方案集成到他們自己的解決方案中。實質上，開放式API能夠控制兩款不同的應用程序如何輕松地進行通信，並相互交互。提供開放式API的BI解決方案使企業能夠輕松插入多種解決方案，執行獨立解決方案所無法實現的特定功能。
十、選擇具有廣泛合作夥伴生態系統的商務智能解決方案
當涉及到大數據項目時，有時候企業需要一點額外的幫助才能看到整體的狀況。在選擇商業智能解決方案時，企業務必需要尋找能夠與大量多種技術維持合作關系的供應商。
這將有助於簡化數據交互，確保您企業的所有BI解決方案能夠高效地工作。此外，擁有足夠的合作夥伴可以隨時為您企業的業務需求提供最合適的解決方案——無論現在還是未來。
您企業應選擇哪些類型的技術合作夥伴?
數據存儲和管理解決方案提供商可存儲和查詢您企業的數據，並提供運行分析解決方案所需的基礎架構。
數據整理(Data wrangling)解決方案提供商將原始數據精煉，並重塑為可用數據集。
機器學習解決方案提供商通過使用從數據迭代學習的演算法來自動化分析模型構建。
大數據，大潛力
大數據有可能改變您企業的業務，但為了能夠真正從貴公司的大數據項目中獲得真正的價值，您企業需要知道如何充分利用大數據。
恰當的商業智能解決方案可以幫助您企業最大化您的大數據投資回報，其方法是：
提供完整的業務視圖和影響企業業務的外部因素。
在您的業務的每個領域推動更好的以數據為導向的決策。
讓更多的業務用戶能夠隨時隨地訪問和探索大數據。
在整個企業組織中培養協作、積極開拓探索和創新的企業文化。
隨著業務的增長而實現規模化的擴展，以滿足未來的需求。