從資料中獲取價值都是乙個挑戰，不管你所在的行業和企業規模如何。然而，在早期階段，這一挑戰與可用資料量沒多大關係。如果對資料處理過程和資料值提取的結構設計不合理，那麼至少按照現在的標準，企業有資料和沒資料幾乎沒有任何差別。
有很多因素顯示你的企業已經準備好從小資料的價值獲取發展到大資料規模的價值獲取，以下是其中的一些主要的顯性因素：
1.專業的資料分析團隊
擁有乙個100%專業的資料分析團隊，是成功分析資料的關鍵因素，該團隊需要不同結構的知識技能構成（sql、r、js、python等），但技能不是最重要的，而是資料分析團隊是否理解公司業務背後和關聯的資料邏輯或現象，否則大資料可能就是一種浪費。
2.具有清晰可達的業務資料目標
企業已經根據業務目標設定了清晰可達資料目標，如不同業務邏輯和場景下的訪問量（visits），訪客（visitors），頁面瀏覽量（page impressions），互動度（engagement）、忠誠度（loyalty），跳出率（bounce rate）或者轉化率（conversion rate）等資料指標，通過這些資料指標可以快速的知道企業目前業務表現。
3.價值鏈中跨部門（領域）的團隊合作
無論是大資料還是小資料，要想從中獲取價值，在乙個企業裡都需要多個部門協助進行，業務部門需要創造新的營銷機會並設定業務目標，it部門負責資料採集與儲存，分析團隊需要分析資料。只有當這些跨部門團隊有機會在一起的時候，才有機會從資料中獲取價值。
4.管理者直接參與到資料中去
負責管理資料的人只有是企業的高管，那麼才越有可能在資料分析方面取得成功，否則資料分析團隊無法有效與業務部門進行對接時，那任何的資料分析與預判都是該資料團隊無效的獨舞。
每個企業都有自己的特點，但在資訊快速發展的時代，免不了與大資料打交道，當你的企業有了良好的資料分析基礎時，大資料就很有可能再次挖掘到金礦，否則如果沒有這些基礎，從大資料中提煉價值將是海底撈針。
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