大数据收集整理方案

❶ 大数据处理的五大关键技术及其应用

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

❷ 如何做好银行金融大数据治理平台建设

大数据、云计算、互联网等技术，将人类带入了一个以PB为单位的大规模生产、分享和应用数据的新时代。当治理的对象发生变化时，治理体系也应进行改进以适应大数据的发展变化。
（1）完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力
大数据时代，银行数据除了从传统的客户、协议、账户等结构化数据外，已经逐步扩展到非结构化数据的存储管理及应用，因此需从数据标准、数据模型、元数据、数据质量、数据生命周期等方面依据非结构化数据的特点，补充相关治理管控标准，并通过相应的管控系统实现控制，确保非结构化数据得到有效的管控和应用。
（2）利用大数据技术提升数据集成及共享能力
海量数据给银行数据治理带来挑战，但也是一种机遇，利用大数据技术，可使数据治理的方法和手段更加丰富，数据价值可以获得更大的发挥。
一方面，采用分布式计算等大数据技术，构建开放、高效、异构、弹性的大数据平台，实现“全渠道、全客户、全产品”信息的综合分析与快速共享，提升客户拓展、风险管控和创新营销能力。
另一方面，利用大数据技术，重点完善补充银行业务以外的其它基础信息（如行外政府部门、第三方合作机构等各类有价值的数据），并按照统一的客户标准进行客户信息整合，形成更加完善的客户视图；通过大数据技术实现“数据地图”等可视化服务，提升数据资产易用性；通过元数据的统一管理和分析，提供信息检索、指标灵活定制等数据服务，提升数据资产的一致性和可用性。

亿信华辰在数据治理领域也持续深耕，从数据质量管理平台、元数据管理平台，到发布智能数据治理平台-睿治，实现了数据治理全场景覆盖，包含九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，所有模块可自由组合，并支持本地或云上使用，全面满足客户各类治理需求。

❸ 如何做一份完整的数据分析报告

了解整理数据来源或者采集数据；

理解数据、处理数据；用内工具Excel、数据库等对数据进行处理。

掌握数据整理、可容视化和报表制作：数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。

❹ 常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

❺ 大数据源收集有哪些方式

线下推行数据搜集

数据搜集在其中分红网上与线下推行，而在这里在其中可以分红线下推行店面数据宝安装、在共同情形运用数据宝搜集、运用LBS技术性依据区域区别数据与依据线下推行搜集数据来展开网上数据剖析比照。

线下推行店面数据宝与在共同情形运用数据宝搜集：线下推行店面数据宝是在特定的店面中安装一个数据搜集机器设备，依据WiFi探头作用搜集到店顾客手机上mac码，来展开准确数据搜集;共同情形搜集数据是运用挪动数据宝，相同搜集特定区域的手机上mac码展开线下推行客户的准确个人行为。

地形图数据搜集

依据技术专业的数据发掘专用工具，依据网络地图导航、高德导航、360地图、搜狗地图、腾讯地图、图吧地图和天地图，共七个地形图数据出示方展开全方位搜集店家信息，内容包括店家名字、电话(固定电话+手机上)、详细地址和地理坐标(火花座标)，内容去重复后贮存备用。

职业门户网站数据搜集

从一些职业门户网站上展开数据搜集，例如阿里巴巴网、饿了么外卖、群众点评网等，要是是网页页面由此可见的内容均可以依据方式方法搜集到数据，搜集软件有“火车头搜集、八爪鱼、后羿搜集器”等，还可以订制化开发规划一些搜集网络爬虫展开数据爬取。

关于大数据源收集有哪些方式，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❻ 将大数据转化为大价值的10种途径

将大数据转化为大价值的10种途径
大数据可以产生很多价值，但前提是只有当您企业真正知道如何充分利用这些大数据的时候。
当前，大数据显然已经登上了历史舞台——在全球范围内，拥有超过半数的企业组织都已经将大数据项目视为其未来发展的机遇，并计划在未来几年内进一步的增加对大数据项目的投资。
但是，大数据的价值并不仅仅只是来自对于相关数据信息的收集而已，这仅仅只是起点。大数据的真正价值来自于您所在的企业组织利用所存储的信息以发现新的洞察分析见解的能力，然后从中提取出有用的价值，以推动企业做出更好的业务决策，促进企业业务的发展。
现如今，现代化的商务智能解决方案可以通过用户友好的解决方案来降低企业进入的大数据项目的壁垒，并进一步的提升大数据的价值。这允许企业组织内的更多的相关人员(不仅仅只有数据科学家)能够就您企业所收集的数据进行访问、分析和协作。
您企业的团队如何获取大数据的驱动价值?
大数据能够为您的公司提供更为详细的洞察分析，来洞察企业的各个方面的关键要素，以推动更好、更自信、且数据驱动的商业决策。
其培养一种积极开拓探索的企业文化，鼓励企业员工们通过数据分析来试验和验证他们的想法。
通过让每名相关的工作人员都能访问到这些大数据信息，推动您企业业务的下一此大的创意性变革的理念可以来自企业的任何一名员工——而不仅仅只是数据科学家。
究竟什么是大数据?
大数据是数据量相当庞大或结构相当复杂，以至于一般性的企业组织机构难以使用标准的数据库和软件工具对其进行管理。但由于每家公司都有不同的能力和要求，故而“大数据”其实可以说是一个相对较为主观性的术语——对某一家企业组织来说的“大”数据，对另一家企业组织而言可能仅仅只是“平均”性的数据。
想要从您企业的大数据投资项目中获得更多价值吗?
如下，我们将为您介绍10种有助于您所在的企业更好的从大数据分析项目中获取价值的方法：
选择正确的访问大数据的方法。
获得更好的洞察分析的能力与企业所收集到的数据信息有关。
让整个企业组织都能够访问到大数据。
让相关用户能够很容易的找到他们所需要的数据信息。
推动企业内各部门间的协同合作，以推动创新。
打造一个灵活敏捷的分析环境，以便满足每位用户的需求。
确保企业所采用的分析解决方案能够方便的让相关员工在任何地方采用任何设备均能够轻松访问。
部署可扩展的解决方案，确保其能够随着企业组织的业务需求的不断变化而变化。
确保您企业的商务智能解决方案可以很容易地适应未来的技术。
选择具有广泛合作伙伴生态系统的BI解决方案。
一、选择正确的访问大数据的方法
当涉及到如何访问和分析所有的数据信息时，没有一套一成不变的方法——毕竟，每家不同的企业组织都会有着不同的需求、不同的用例和不同的基础设施配置。
您企业所选择的方法或方法的组合将取决于所需要满足的特定用户的实际需求，并权衡您所愿意接受的各种折衷。
当企业组织在选择大数据的访问方法时，所需要考虑的相关问题：
您企业需要支持多少数据?数以百万计的?抑或是数十亿的?
相关非技术用户是否需要访问您企业的数据，或者仅仅只有IT和数据专家们访问这些数据呢?您企业将只在整个数据集上运行数据分析吗?或者您企业还希望能够分析可选择的相关数据呢?
您企业是否需要为终端用户提供流畅、高交互性的体验?灵活性或用户性能对您企业的业务来说是最为重要的吗?
二、企业获取洞察分析的能力更多的关乎到企业对相关数据是如何收集的
以前，您企业的大数据项目所面临的最大的挑战可能是从广泛的数据源中识别和收集您企业业务真正所需要的数据信息。
而到了今天，这部分比以往更容易。现在，真正重要的是您企业是否可以收集并整合所有这些数据信息——无论这些大数据具体是来自何处也不管其格式究竟如何，并最终发现所有相关数据信息中的所有可能的联系。
为了获得对于大数据的更为全面的掌握，企业组织亟待采用具有关联模型的BI解决方案，以便您企业可以浏览所有数据中的所有关联。这样，您企业的用户将始终可以访问您企业业务的完整视图，以便他们可以做出更好、更明智的决策。
与传统的数据模型不同(传统的数据模型会限制您所能够看到的数据，这些数据如何连接以及您所能够执行的查询)，关联模型则可以识别您企业的所有数据之间的所有关系。这使得每位用户 ——不仅仅是数据科学家——均可以快速轻松地探索他们所需要的合适的数据，并使用交互式的选择和关键字搜索来发现意想不到的关键和洞察见解。
三、让整个企业组织均可以访问大数据
当大数据这一理念刚刚兴起的时候，仅仅只有极少数的人意识到其所蕴含的巨大潜力——这些人主要是数据科学家和分析师。非专业人士根本不具备以有意义的方式探索和使用数据所需的知识、工具或经验。
而今，这种状况已经一去不复返了。现在，您企业必须将大数据置于业务部门的用户手中。毕竟，只有那些与您企业的业务最接近的员工们才真正的知道要提出哪些有价值的问题;以及由数据所驱动的哪些分析见解将对企业的业务产生最大的影响。
正确的自助式商务智能解决方案可以在这方面为企业客户提供有力的帮助，其能够让业务部门的用户顺利访问到他们所需的数据，同时让数据治理和管理的权限掌握在您企业的IT团队手中。借助自助式服务商务智能解决方案，业务部门的用户可以使用交互式的可视化仪表板来自由的探索数据，并在不依赖IT部门的情况下找到问题的答案，改进业务流程，并推动整个企业组织内的创新。
推动企业朝着自助式分析方向转变的因素：
在最近的一份报告中，Forbes Insights调查了449位资深的IT和商业专业人士，了解了他们为什么决定转向采用自助服务模式：
62%的受访者希望对于数据获得更多的开放式访问。
76%的受访者希望获得更为及时的数据分析。
71%的受访者希望获得质量更高的数据和分析。
四、让用户可以轻松找到其所需的大数据信息
越来越多的企业业务管理者希望通过确凿的证据来支持他们的业务决策过程。但不幸的是，这些用户往往缺乏经验，因为他们需要在一个庞大的，不断增长的数据存储库中找到他们所需要的答案。
为了帮助业务部门的用户们找到这些答案，并从大数据中获得更多的投资回报，您企业需要让他们难过轻松的探索大数据。
您企业可以通过提供BI解决方案来实现这一点：
允许业务部门的用户直观地访问到所需的数据，而不需要依靠IT来运行查询和生成报告。
并提供自然语言搜索功能，便于查找他们所需的信息。
发现不同来源的数据之间的连接和关系——甚至是以意外的方式发现不相关的数据。
用清晰简洁的方式实现数据的可视化和形象化。
何为自然语言搜索，其如何为企业提供帮助?
借助自然语言搜索，用户可以使用常规口语进行查询。这对于缺乏数据专业知识，并且可能并不知道在数据库中如何查找精确信息所需的技术术语的用户极其有用。包含此功能的BI解决方案使更多的用户(而不仅仅是数据科学家)能够从企业的大数据中获得洞察分析能力。
五、促进企业部门间的协作，以推动创新
一项伟大的发现如果不能共享，又有什么益处呢?如果您企业内部的相关人员不能与更广泛的同事们分享他们的见解，那么您企业无疑错过了最佳的推动部门间合作的机会，也不利于这些好的最初的想法理念进一步的扩展，并使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事没有听说过您的发现，他们最终可能会重复类似的数据探索，进而导致企业生产力的下降。
但仅仅分享数据是不够的，您企业必须以正确的方式分享数据。
考虑采用一款“企业就绪”的商业智能解决方案——其既能够提供自助分析的自由度(允许每位用户在他们认为合适的时候探索和共享数据)，同时还能够为企业提供全面的治理能力(控制谁有权限访问哪些数据信息，所以每位员工都能够基于单一的事实来源开展工作)。
通过在自助服务和大数据管理之间取得平衡，您企业可以充分利用整个企业组织的集体智慧，结合多个团队和个人的专业知识来传播新的想法和理念，促进讨论，并推动创新。
确保企业的BI解决方案得到妥善管理：
有效的数据治理可确保在整个企业组织内正确控制和管理对分析功能和对于大数据的访问。
如果缺乏适当的大数据治理水平，就会出现错误、变化和冗余，进而导致用户难以验证数据中的真实情况，从而导致延迟和中断。
正确的大数据治理可以帮助您企业避免发生上述的不一致，并确保每位员工都能够从相同的可信数据中获得他们所需的洞察分析。
六、打造灵活敏捷的分析环境，以切实满足每位用户的需求
保持与大数据所提供的大量新信息的同步是一个不小的挑战。大数据的猛烈冲击可能会使商业用户难以真正深入的挖掘，探索并及时获得他们所需的答案。
为了保持活力，您企业应该考虑创建灵活敏捷分析环境，您的IT团队可以快速并逐步构建BI解决方案，以应对业务用户不断变化的需求。
例如，随着用户对数据更加熟悉，您企业可能需要从指导分析发展到自助服务BI。
这使他们能够自行探索更多的大数据，并更快速地深入细节。使用灵活的框架，您企业可以轻松的满足这些用户的需求，而无需花费大量成本或开发时间。
七、确保用户能够在任何设备上随时随地访问分析解决方案
随着手机、平板电脑和笔记本电脑的计算能力的不断增强，企业员工们越来越多地在办公室之外进行业务的处理。
无论是在火车上，在机场候机厅还是在客户会议上，现在的企业业务团队都希望能够在任何业务需要的时候访问他们的工作资料。
为了满足这些需求，您企业需要能够以各种形式向客户和用户提供分析解决方案——确保他们无论何时何地，对于所需全部功能都能够得到满足的期望。
除了通过基于云服务或在线门户提供对分析解决方案的直接访问之外，确保用户能够在任何地方均能够实现顺利访问的另一种方式是在企业的嵌入式分析应用程序中使用开放式API。通过在用户的日常工作环境中提供强大的分析功能，您可以确保每位业务用户都可以在他们需要时随时访问所需的信息。
自助服务商业智能为大众带来了分析的力量，但对于一些用户来说，获得额外的应用程序则可能是一大真正的挑战。 这就是为什么有些产品和组织直接将分析嵌入到用户每天所使用的熟悉的环境或应用程序中的原因所在了。
八、部署实施可随企业业务需求不断变化的可扩展的解决方案
通常情况下，企业所收集的大数据的量只会越来越大。但无论数据存储库怎么扩展，您的用户都希望获得顺畅的访问体验，而不必等待很长时间或经历中断。随着数据集的不断增长，大多数工具都难以跟上这一需求。
为了确保用户能够以他们想要的方式继续探索数据，请采用可随需扩展的BI平台，即使数据量增加并且应用程序变得更加复杂，也可以提供出色的性能。该平台应该采用多种工具和方法，以便您企业可以保持为最终用户提供交互式的动态体验，而不管您企业产生了多少数据。
此外，寻找一款使用内存处理执行即时计算的商业智能解决方案。
这些解决方案可以以“思考速度”处理和回答问题，使用户可以不断的保持继续的挖掘和探索。这反过来可以在整个企业组织内推动勇于开拓创新和探索的企业文化。
何为内存中的处理，其能够为企业组织带来什么样帮助：
内存数据库 (in-memory database) 是一种数据处理技术，其在随机存取存储器(RAM)中暂时存储和计算信息，而无需在每次用户进行新的选择或计算时都从磁盘存储中提取数据。数据可以在RAM中更快速地读取和分析，从而使得较之采用更传统的方法，报告(和决策制定)更快。
九、确保您企业的BI解决方案可以轻松适应未来的技术
管理和探索大数据的技术正在迅速改变，以便为当下的企业客户提供更好，更快的解决方案，进而从大数据中获取洞察分析。但是将最新技术整合到现有的分析平台中可能具有挑战性，有时甚至是不可能的。故而企业应该确保您所采用的分析解决方案能够快速，轻松地与新技术实现集成。
例如，开放的API可以为您企业的现有解决方案带来新的功能，就像添加几行代码一样简单。拥有专注于定制开发的在线社区也很重要。由此，开发人员们可以通过与其他人员轻松协作来确保您的产品或解决方案能够与最新的技术进步保持同步。
什么是开放式API?
一款开放的API是一个公开的接口，开发人员可以使用它将第三方解决方案集成到他们自己的解决方案中。实质上，开放式API能够控制两款不同的应用程序如何轻松地进行通信，并相互交互。提供开放式API的BI解决方案使企业能够轻松插入多种解决方案，执行独立解决方案所无法实现的特定功能。
十、选择具有广泛合作伙伴生态系统的商务智能解决方案
当涉及到大数据项目时，有时候企业需要一点额外的帮助才能看到整体的状况。在选择商业智能解决方案时，企业务必需要寻找能够与大量多种技术维持合作关系的供应商。
这将有助于简化数据交互，确保您企业的所有BI解决方案能够高效地工作。此外，拥有足够的合作伙伴可以随时为您企业的业务需求提供最合适的解决方案——无论现在还是未来。
您企业应选择哪些类型的技术合作伙伴?
数据存储和管理解决方案提供商可存储和查询您企业的数据，并提供运行分析解决方案所需的基础架构。
数据整理(Data wrangling)解决方案提供商将原始数据精炼，并重塑为可用数据集。
机器学习解决方案提供商通过使用从数据迭代学习的算法来自动化分析模型构建。
大数据，大潜力
大数据有可能改变您企业的业务，但为了能够真正从贵公司的大数据项目中获得真正的价值，您企业需要知道如何充分利用大数据。
恰当的商业智能解决方案可以帮助您企业最大化您的大数据投资回报，其方法是：
提供完整的业务视图和影响企业业务的外部因素。
在您的业务的每个领域推动更好的以数据为导向的决策。
让更多的业务用户能够随时随地访问和探索大数据。
在整个企业组织中培养协作、积极开拓探索和创新的企业文化。
随着业务的增长而实现规模化的扩展，以满足未来的需求。