企业大数据建设的

① 大数据时代，如何做好企业信息化建设

1、信息化体系要落实并匹配业务战略。

信息化落实业务战略往往容易成为一句口号。信息化作为一种投资，必然追求回报，因此信息化战略规划必须上升到如何落实企业战略的高度上来，需要对企业战略解码与深度解读是工作的前提。分析战略落实的主要举措、关注点，形成战略主题集，并对每个主题分析其关键成功要素、衡量标准、依赖条件，基本实现路径的梳理和分析，在此基础上突出信息化的应用重点，并详细分析实现的路径，依赖条件，管理及业务变革要求，最终整合到整体信息化架构中进行通盘考虑

2、信息化建设模式由需求驱动向规划驱动转变。

业界仍然普遍存在信息化建设工作的驱动模式由分散的、独立的业务部门需求进行驱动的建设模式，典型的后果是各个领域各自为战，局部可能最优，但极难保证整体最优，后期在系统集成、数据整合等方面带来大量问题，系统架构混乱，维护成本高，集成难度大，系统越做越“沉”，成为企业业务变革、经营管理模式调整不可突破的障碍，成为管理变革和创新的包袱。 

“规划驱动、架构约束”是解决当前信息化工作普遍存在问题的必然选择。信息化的具体工作不应由独立需求驱动，而应是在整体规划的情况下，由规划驱动，确保整体最优，整体一盘棋，得到良好的整合和统筹。具体到单独每一个项目或者系统推进时，在技术和实现方案层面通过完整的架构进行规范和约束，按照统一的架构进行子系统实现方案的准备和落实，确保整体架构的一致性、稳定性、灵活性。

3、云计算、大数据、移动互联网的应用

新技术的应用是不断试错和尝试的过程，企业信息化部门不仅仅是建设者，同时也是新技术应用的研究者，导入者，对于新技术的应用建议先导入前期的研究规划的工作，选定应用重点和模式，不断进行试点推进。

② 大数据下的企业信息化建设

大数据下的企业信息化建设
在各种媒体的连篇累牍的报到和宣传下，我们的大多数企业对“大数据”一词想必都不陌生。无论是对于走在社会发展前沿的互联网、IT产业，亦或是传统的医药、交通行业，大数据必将带来难以估量的价值。在企业信息化过程中，若掌握对大数据的处理能力，可在今后的信息化发展应用上取得领先地位。面对如今的大数据时代，正在进行信息化改革的工业企业要把握好大数据带来的机遇，紧跟信息时代的潮流。
1大数据时代
1.1大数据的定义。网络中说，大数据指的是“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。”由于数据量的庞大，大数据的单位不能用G或T来衡量，起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。大数据是一种海量的、高增长率的以及多样化的信息资产，它需要新的处理模式来进行数据的处理和应用。
1.2大数据的4V特征。大数据具有四大特征：一是数据量巨大。各种智能设备产生了大量的数据，数据量从TB级快速升到PB级别。二是数据类型繁多。如网络日志、图片、视频等。三是价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程，可能有用的数据只有一两秒。四是处理速度快。因为数据存在时效性，所以大数据要求能够快速处理。“1秒定律”,这与传统的数据处理技术有着本质的区别。业界将大数据的特征归纳为四个“V”,即Volume（容量）、Variety（种类）、Value（价值）、Velocity（实时）。
2大数据时代下工业企业的现状及存在的问题
2.1 传统的工业企业的信息化水平不高。改革开放以来我国的工业企业获得了迅猛的发展，在大数据的时代下我国的信息化系统在传统企业的应用效率却得不到较大的提升，传统的工业企业在节能降耗方面的成效并不显着。由于信息系统得不到其应有的应用，产品的开发力度也不高，开发新产品的速度和能力也得不到应有的提升。
2.2 工业企业缺乏利用信息化来增强市场应对能力。在国外市场，高新技术企业在利用数据化来增强企业的市场应对能力方面取得了显着地成果，但是从我国来讲，我国的高新技术企业大多数情况下还是处于创业的阶段，应对性不强，在通过数据来增强对财务、营销以及库存的管理方面仍然存在着较大的问题，在当前的时代条件下如何通过大数据时代下的信息化的发展进步来增强我国工业企业的资金周转能力以及市场反应性成为了急需解决的问题，因此，我们就需要不断通过建立起企业的网站来不断提升工业企业的知名度，以帮助更多的企业在日趋激烈的市场竞争中站稳脚跟，获得进一步的发展。
2.3大数据时代下传统产业与当地产业的融合度不高。在当前的大数据时代下，我国的一些企业在实施数据项目时，虽然得到了一定程度的发展，但是并没有与当地的企业建立起良好的关系，并没有用高技术新信息来服务于客户，这样一来，就出现了传统产业企业与当地企业脱节的现象，在大数据时代条件下，工业企业更要利用好信息化来不断推动产业的发展。
2.4 企业信息化建设对政府存在较大的依赖性。由于机构不够完善，加之部分企业的思想观念和意识较为落后，使得企业的信息化投入的风险性较大，转化的成果也很难在短时间内完成，因此企业在技术和人才培训方面也常常会感到力不从心，这样一来企业在信息化建设的过程当中对于政府的依赖性仍然较大。
3 明确大数据时代下信息化推动工业企业加强信息化建设的指导思想
3.1 加快我国的国民经济发展。提升我国社会的信息化水平，以信息化来不断推动企业的工业化产值，是当前我国进行现代化建设的重点，更是我国利用信息化来促进社会生产力发展的重大战略措施。在当前来讲，我国的企业信息化就是通过现代的信息技术来推动企业信息化的，因此，我们要不断提高企业深度，不断加强企业的信息转化能力，不断以新的信息、新的技术进步来推动产业的发展进步。从某种意义上来说，企业的信息化能够在较大的程度上降低企业的生产成本，降低企业的产耗，更好地适应起市场发展的需要。同时也要加快技术进步的脚步，以信息化来带动产业化，提升企业的经济效益，带动企业的创新性发展，这对于我们解决企业生产经营过程当中存在的问题，更好地发挥工业企业的带动作用起了决定性的作用。在大数据发展的今天，大力推动工业企业的信息化，加快我国国民经济的发展进步，也是我们更好的适应经济全球化的客观需要。
3.2 推动我国工业企业发展进步的战略思想。我国工业企业实现现代化，不断增强企业的国际竞争力对于实现以企业为主体，以技术创新为动力，以实现示范企业的发展为新的目标，来大力推广现代化技术，不断以信息化来促进工业化，推动企业的优化升级起着重要的作用。
4大数据下的企业信息化建设
4.1 企业信息化过程中的数据安全管理。大数据环境下，信息系统之间是互连的，他们之间会形成一个息息相关的生态圈。大数据的环境会带来一定的风险，比如：企业自身的商业机密在数据共享时会被泄露；很多敏感数据的所有权和使用权没有被明确界定；数据量的存储和安防措施不够有力等。数据具有共享性，我们在保证数据在大环境下共享的同时，还要注意数据的安全性。我们的信息安全管理工作内容之一就是保证数据在传递过程中不会被篡改和泄露。企业在进行信息化建设时，要加强对数据安全问题的控制和管理，以解决大数据时代带来的新的数据安全性问题，所以大数据时代信息安全管理任重而道远。
4.2 企业信息化建设中的大数据基础平台建设。大数据时代的发展需要完善的信息基础平台，而现有的供电局信息基础架构还不足以满足大数据时代的发展需求。我们在进行信息基础平台的建设和完善时，不仅要增加信息系统的计算能力和数据消化能力，还要重视对数据资源的扩展和融合。业界普遍认为，现今的云计算技术能够搭建一个信息基础设施平台，满足各类工业企业对数据服务的需要。所以，我们的供电局如果要搭建和完善信息基础平台，应该利用好云计算技术，把自身对大数据的存储和处理能力进一步提高。
4.3 企业信息应用系统逐渐迈入整合化、智能化时代。大数据技术最吸引工业企业的地方不在于它的“大”,而在于数据的“用”--整合、分析、利用等。我们的企业在信息化建设过程中总是会产生大量的数据，这是一种不可避免的现象。而此时，如何将那些海量的数据加以整合和利用是目前企业进一步加强信息化建设遭遇的必须要解决的拦路虎。大数据信息应用系统对如何利用好数据具有不可估量的价值，而在大数据应用系统发挥作用前，企业急需对系统模型和数据规范进行统一和整合。我们的企业在大数据时代的发展和推动下，将信息应用系统推动到智能化的阶段。
4.4 加强企业信息化环境建设，为工业企业信息化提供环境保障。建立起企业现代化建设的激励机制，切实提高企业的信息化水平。进一步加大企业的信息化水平、不断推动企业管理模式的创新，加强技术合作领域的创新型发展，引进国外先进的经验和创新发展的实例来促进企业信息化，不断推动企业整体水平的提高，改造落后的生产管理模式来加强企业的发展进步，使得信息技术能够真正为工业企业的发展提供力量，为企业信息化创造条件。在大数据时代，工业企业也要充分利用各种形式、各种媒体来加大企业的信息宣传力度，增强企业的最新信息技术的更新普及，使得企业形成良好的信息化氛围。另外，企业也可以利用好大数据时代的信息化来建立起网络化的服务平台，使得工业企业的形象以及服务能力得到进一步提升。
5 企业在大数据时代下面对的机遇和挑战
5.1信息化建设中的缺陷。首先，我们的大多数企业在信息化建设中，都仅仅是对信息技术的简单应用，而没有意识到数据将带给我们的巨大价值。其次，很多大型的国有企业因为受到政策的保护而导致自身危机意识薄弱，在信息化建设中会慢半拍，落后于其他外资或合资企业。还有，许多企业在信息化建设中对大数据技术的重要性认识不够，在企业管理上缺乏对大数据的应用，导致企业管理高成本、低效率的局面。
5.2 把握住大数据时代带来的机遇。大数据时代的到来，会给企业带来革命性的影响。企业通过对大数据的分析和挖掘，可以优化自己的信息管理流程，逐渐变成精细化、数据驱动型的管理。企业传统的管理和运营模式会被改变，大数据将成为企业的决策中心，并提高企业对市场的反应能力和降低企业管理成本。不同行业、不同规模的企业在大数据发展中受到的影响程度也不同，总的来说，就是大数据技术应用越深，企业吸收的价值也越大。目前来看，企业主要需要做的就是利用大数据技术不断提升自己的信息化水平，并积极挖掘大数据的应用。
5.3 应对大数据的挑战措施。大数据时代的到来，为我们的企业带来机遇的同时，也带来了一些挑战。面对这些挑战我们的企业可以做出以下措施来应对：一是加强领域的合作，各相关技术领域的专家要加强合作与共赢；二是开发高效的数据密集型计算方法，科学家们需要加大研发力度；三是在信息化应用过程中不断进行调整，遇到具体问题要具体分析。
6 结束语
随着大数据时代的到来，国际上许多企业在信息化建设中遭遇着各种各样的机遇和挑战。在这种情况下，哪个企业能最快地适应和习惯新形式下的数据模式，熟悉和掌握最新最有效率的数据处理方式，那个企业就能在信息化建设中占得先机，取得主动权。大数据时代是针对国际来说的，所以为了紧跟国际步伐甚至超越某些国家，我国的许多企业开始投入到大数据技术的研究中，以期能够尽快的建立和完善自身的信息化建设，并提高企业的核心竞争力，为企业的未来发展前景寻找有力的支撑。

③ 管理咨询公司如何帮助企业建设大数据系统

以中大咨询的大数据分析生态系统与专业的咨询服务为例，企业可以依托构建起的双渠道数据分析与决策系统，进一步降低大数据分析系统部署和应用的难度，发挥统一数据架构的优势，有效完成基于数据驱动的企业生产经营活动分析与决策转型。具体有以下几个方面：
（1）数据抓取系统：及时捕获网络信息数据，为客户提供外部经营环境持续、海量的数据服务
（2）在线数据采集系统：针对企业的在线客户，从用户属性信息、用户行为信息、商品信息等多维度进行采集，并通过数据过滤与汇总，将数据分类存于数据仓库中，满足IT业务不同需求，为企业提供持续性的数据资产。
（3）数据融合系统：围绕构建企业用户的全维度标签，完善的数据管理及输出流程，全面整合企业内外数据源，尤其是对异构数据处理，支撑各类数据应用。

④ 当前企业大数据人才建设的大环境、大背景如何

近10年大数据呈抄现爆发式增长，大数据人才始终是这股浪潮中的焦点。
从整体背景来看，越来越多的企业开始把数据人才作为企业经营战略版图的核心组成部分，集中表现越来越愿意花高薪聘请大数据人才，整体薪资水平在不断提升。但是大数据人才市场依旧处于紧缩状态，无论是高大上的大数据科学家，还是资深的大数据架构师，或者是普通的数据产品经理，在整个市场中还是一将难求，企业面临的大数据人才供应挑战是不断加剧的。
此外，中大咨询数字化专家表示，对传统企业更加不利的是，在这样紧俏的供需背景下，与互联网企业的薪资竞争力差距，以及企业创新环境的不足，都更加制约了传统企业的人才建设。

⑤ 企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤

企业大数据规划需要的三种能力和五个步骤
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”,从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。

⑥ 中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料

5重防护、20项设计、解决50种风险，-人工智能北强防尾随门
1、解决尾随漏洞/降低人力成本/保护企业财产/维护区域安全。
2、解决保安脱/离/掉岗行为、熟人放行/人证不符/借卡通行/等问题。
3、解决依次/并排进入/搂抱/背抱/跳跃/爬行/悬挂/支撑/悬挂(外部配合开门)滞留/徘徊/潜回/迂回/半全身遮挡/大衣藏人/蒙头/打伞遮挡等。

⑦ 现在企业里用企业里用的比较多的大数据框架是什么主要是哪些业务场景会用到

主流的大数据框架，Hadoop、Spark普遍，然后Flink也越来越流行。应用在大数据平台的etl辅助过程。

随着汽车市场逐步饱和，竞争加剧，车企希望通过拥抱大数据实现精细化经营，领先一步。但是大数据化的过程并非一蹴而就，也不是简单的大数据技术选择，更应该看成一个企业级系统工程。本文结合大数据项目实践和行业理解。

着重阐述了如何系统看待大数据建设和关键问题解决思路。背景随着汽车普及的不断深入，中国汽车市场逐渐饱和增速放缓，我国车企已迈入了竞争运营的阶段。随着近年大数据的兴起，越来越多的车企也选择投身大数据潮流。

希望通过拥抱大数据，实现更加精细化的业务运营，营销模式变化，乃至企业转型，提高自身运营竞争力。如国际顶级车企大众、宝马、奔驰，还有国内车企长城、吉利等都纷纷开启了自己的大数据之路。

图1车企大数据典型案例然而，在大数据化进程中，车企却发现演变过程并不是那么一帆风顺，在和车企交流中，往往能听到业务部门的抱怨。

1.数据质量怎么这么差，用户姓名一看就是随便输入的，手机号码居然只有9位。

2.销量统计错了，把提车数统计到实销数里了。

3.你做的分析功能我们不需要，对了，我们库存预测到底能不能做。信息化部门却会感觉到困惑。

4.我们已经采用先进的大数据技术平台了，但是该做些什么业务。

5.我们哪里知道业务部门对应计算口径是什么，业务需求不清楚。

6.你这个业务需求，我们心里没数。由此可见，如何构建一个高效大数据平台，不仅仅是简单的IT系统建设，更不是简单购买了大数据平台就能实现大数据分析。企业大数据化更应该是一个系统，要贯穿管理-业务-系统-数据。

逐步规划，逐步建设，而不是一蹴而就。因此，基于大数据思考、实践模式，联想总结出企业大数据建设框架，针对其中关键问题提出思考和分析。

⑧ 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。

此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程：

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；

2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

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⑨ 浅谈大数据时代的IT建设

浅谈大数据时代的IT建设
现在已经进入大数据时代，大数据既能促进信息消费，又能带动社会管理创新。当然，大多数企业早已认识到大数据对产业的影响，只是面临着大数据落地的难题。在商业应用层面，维克托·迈尔·舍恩伯格在其所着的《大数据时代》一书中通过大量的实例进行阐释；而在技术层面，互联网巨头有着得天独厚的优势。比如这次的讲解人李彦宏所代表的网络，其搜索技术应用于大数据就是顺理成章的事情。
在互联网和IT行业之外的传统行业也在关注大数据，传统企业希望通过大数据技术指导企业战略，了解产业发展、商业模式、市场竞争中成功的关键要素，进而提高企业核心能力。然而，传统企业不具备互联网企业对数据信息的敏感度，它们产生海量的数据却不能有效利用数据，或者说数据产生、收集、存储都可能是数据链条的末端，有关数据的进程便完全停止。所以，传统企业需要在大数据背景下实现转型。在今天，新技术不断地颠覆传统产业，企业深知“慢一拍”会是什么后果——柯达被数码时代抛弃，诺基亚被智能机时代抛弃，苏宁在电商时代匆忙追赶，电信在互联网时代寻求突破??各行各业的企业都可能在大数据时代掉队，反过来也有机会得以焕发青春。
大数据时代，所有的企业都将由数据驱动，数据将成为企业和公共组织越来越重要的资产。同时，企业更需要高效的大数据工具，让数据资产产生真正的价值。在这个时候，人们首先会朝着互联网企业看过去。互联网产业是信息产业，是数据产业，它们生产、交换、再次加工以及最终呈现到用户面前的“产品”都是数据。因此，在大数据时代，有学者提出“泛互联网化”的思路，以实践收集数据资产、发挥大数据商业价值。这正是广义上的物联网的概念，数据产生、收集、传输、存储、处理都实现互联网化，各行各业都互联网化。
在这个大背景下，企业实现大数据的步骤变得明朗起来。在企业明确自己的大数据项目计划之后，下一步便是实施满足大数据要求的IT建设。
面向云计算的企业IT建设
大数据离不开云计算的支持，云计算是大数据诞生的前提和必要条件。
目前，已经发展成熟的云计算拥有强大的计算、存储能力，可以作为大数据集中采集和存储数据的基础。云计算和大数据的关系可以理解为：云计算为大数据提供了计算能力、存储空间和访问通道，而大数据则是云计算的终极应用。
大数据时代的第一定律是“样本即全体”。随着数据获取、整理、挖掘的成本伴随着摩尔定律不断降低，借助于IT公司提供的数据分析工具，企业将有可能获得产业链上下游的全部数据，从而将企业的市场决策、供应链管控、内部管理的效率提高到前所未有的程度。在IT系统的建设过程中，企业首先面临的最大困难是在内部解决数据的产生、收集以及存储问题。当然，此时的数据也可能不够大，但面临的问题没有本质区别。很明显，能够建设完整大数据IT系统的企业凤毛麟角，大多数企业（特别是传统企业）也没有这个必要，因为大数据对于它们来说是辅助而非核心业务。企业可以选择将部分业务外包出去，再将生成的数据传输回来，但这时又要面临数据的传输问题。总之，大数据IT建设之前，要考虑哪一部分是本地建设，哪一部分置之云端。
模式一旦确定，平台的选择便成为关键，选择哪一种数据分析工具，哪一种数据库，哪一类云服务等等。不同的行业、不同的企业建设大数据IT系统的方案不尽相同，这里不作展开讨论。不过，对大数据IT系统在软硬件方面的一些发展趋势，企业需要重点关注。因为IT技术的发展日新月异，选择一个具有竞争力和强大生命力的平台，企业才能少走弯路，才能真正从投资中获益。
数据仓库特殊性尤为重要
对于大多数企业而言，大数据意味着为长年维护且尘封已久的数据仓库配备一道可访问的大门。
数据仓库过去一直是、未来也将仍然是企业级机构所不可或缺的关键性组成部分。这类系统的作用是将企业方方面面产生的数据汇聚起来，然后分门别类加以划分，最终让这些纷繁复杂的信息成为业务分析师深入了解企业运营状况的宝贵资料。一套针对可扩展性而精心设计出的基础设施正是大数据能否真正发挥作用的关键所在。