什麼樣的企業可以稱得上是大資料企業呢？恐怕沒有人能夠給出乙個完美的答案。但是，直觀地，我們可能覺得google更像是乙個大資料企業，阿里巴巴也像是乙個大資料企業，而中國銀行似乎不太像乙個大資料企業，儘管它每天也一樣浸泡在海量的資料中。除了具有處理大量資料的能力外，之所以google和阿里巴巴更像大資料企業，是因為他們有深入的資料分析工具，利用資料分析的結果直接指導決策。
step1.全面資料化
「資料化」浪潮是整個大資料時代的起點，它強調資料就是資產，記錄一切可以產生價值的資料，顯然，資料化是乙個企業能夠通過深入資料分析，實現自身優化的基礎。
總的來說，全面資料化要求企業採集並儲存企業生產經營中的一切資料，形成企業資料資產的概念。
step2.建立資料標準形成管理
很多企業已經有了一些資料儲備，開始快速積累了一些資料。但是對於跨業態擁有多家子公司的集團運營的企業而言，他們自己到底有哪些資料資源還沒有乙個清晰的認識。
企業要根據自己業務發展的需求，建立資料標準，使現有資料和未來所有的新增資料都能夠在同乙個標準下統一管理，避免「資訊系統建設越多，未來資料整合越難」的困境。業務中涉及大量資料的企業，尤其是涉及到使用者隱私資料、****資料和具有重要商業價值資料的企業，要形成資料全流程管理的規範。
step3.建設資料管理平台
首先，資料管理平台要為企業量身定做一套資料組織和管理的解決方案，特別是企業各部門之間資料的共融共通，以及企業資料怎麼樣進行索引和關聯。
其次，資料管理平台是由業務所引導的，先進的資料智慧型處理系統，為業務提供直接的支撐。很多時候，資料管理平台怎麼搭建，需要深度了解企業最重要的核心業務，通過有重大價值的示範性應用來牽引資料管理平台的建設。例如針對零售類的企業，就應該形成以消費者為中心的索引和畫像系統，主要支援精準廣告、智慧型客服等核心業務，其次才是以商品為中心的索引系統，主要支援物流和倉儲優化等業務。
step4.海量資料的深入分析能力
要想建立針對多元異構、跨域關聯的海量資料，通過深度分析挖掘獲取價值的能力，主要培養兩個方面的能力。
第二，是大資料下的機器學習的能力。絕大部分我們可以想象到的應用問題，其本質都是分類或者**問題，包括個性化推薦、精分營銷、員工績效管理、銀行信用卡徵信、小微企業貸款、生產線控制、精準廣告和網點選擇等等。解決這些問題最有力的**就是機器學習！
step5.資料採集與戰略儲備
事實上，外部資料對於市場拓展、趨勢分析、競品分析、人才招聘、使用者畫像和產品推薦等意義重大，而**、論壇、社交**和電商平台上聚集了很多有重要價值的公開資料，這些資料中的大部分可以通過分布式深網爬蟲技術直接高效採集。一方面，企業可以自建具備採集、清洗、儲存和索引等功能的自動化系統，自動積累外部資料；另一方面，企業可以通過和資料**商合作，得到一些亟需的資料。
step6.資料創新能力
事實上，企業通過智慧型終端、感測網路、物流記錄、網點記錄和電子商務平台等等，獲得的第一手資料，很多都可以用於支援在跨領域交叉銷售、環境保護、健康管理、智慧型城市、精準廣告和房地價**等方面的創新型應用。把握住這些機會，就能夠放大企業當前業務的價值，帶來持久可觀的收益。
step7.推動自身資料共享
企業有了大量資料和一定的分析能力後，不能故步自封，而要充分借助社會的力量，盡最大可能發揮資料潛藏的價值。企業通過這些資料共享與開放計畫，可以學習最先進的演算法和最具創新性的資料應用思路，實現自身資料的價值最大化。
企業如何有效管理非機構化資料
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