在這個大資料已經成為市場乙個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大資料的準備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大資料實驗室合夥人周濤在接受採訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大資料企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現資料化。企業要為此做好計畫，到底需要儲存什麼樣的資料，以人為中心的資料還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計畫，然後再將企業生產經營中的資料儲存下來，即便是現在看來沒什麼用的資料，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪資料，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，乙個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的資料。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的資料。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設定了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終資料分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想象中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大資料企業，第一步企必須要實現資料化。
2.企業要自己培養一些大資料理念，或者是小資料探勘的團隊。做大資料，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成乙個大資料的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的資料科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有**，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
3.企業一定要做好自己的外部資料儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在**、天貓上賣的怎麼樣?在**、天貓哪乙個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些資料，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通資料，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車執行，這些資料可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者資料交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部資料和戰略資料。
4.企業要建設自己的大資料管理與應用平台。對於很多企業，做大資料並不是意味著要自己去建設資料中心。隨著雲計算和雲資料中心出現，使用外部資料中心的成本已經非常低了，資料儲存的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大資料，必須要在it基礎設施方面具有比較好的資料處架構，要用大一些工具比如資料分布式儲存、hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備乙個資料中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了資料的採集、資料庫架構，向上的分析模組，再往上的api資料出口，以及橫向的一些業務模組和出口這些東西。要做成企業的大資料管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有資料偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業占有的資料到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的資料，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，乙個叫重工業用電指數，乙個叫輕工業用電指數。**網有它的cpi指數，還有很多企業的一些資料，實際上都可以發揮想象不到的價值。
6.乙個大資料企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過資料交換的方式互相共享形成資料化。
7.企業還要做好資料方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的資料應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速儲存，雲計算的一些技術，比如資料探勘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
周濤教授提出，大資料的本質不在於資料量有多少，也不在於是否是異構的資料，而是在於資料是關聯的，整體的資料可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大資料的精髓。
當然，資料本身並不產生價值，只有通過大資料的分析去解決難題才是價值，而大資料對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大資料作為概念的時代，企業還是要做好布局大資料的準備，向大資料企業修煉。
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