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大數據可以產生很多價值，但前提是只有當企業(yè)真正知道如何充分利用這些大數據的時候。

當前，大數據已經登上了歷史舞臺。在全球范圍內，擁有超過半數的企業(yè)組織都已經將大數據項目視為其未來發(fā)展的機遇，并計劃在未來幾年內進一步增加對大數據項目的投資。

但是，大數據的價值并不僅僅是來自對于相關數據信息的收集而已，這僅僅是起點。大數據的真正價值來自企業(yè)組織利用所存儲的信息以發(fā)現新的洞察分析見解的能力，然后從中提取出有用的價值，以推動企業(yè)做出更好的業(yè)務決策，促進企業(yè)業(yè)務的發(fā)展。

如今，現代化的商務智能解決方案可以通過用戶友好的解決方案來降低企業(yè)進入的大數據項目的壁壘，并進一步提升大數據的價值。這允許企業(yè)組織內的更多的相關人員（不僅僅是數據科學家）能夠就企業(yè)所收集的數據進行訪問、分析和協(xié)作。我們將為您介紹10種有助于企業(yè)更好地從大數據分析項目中獲取價值的方法。

一、選擇正確的訪問大數據的方法

當涉及如何訪問和分析所有的數據信息時，沒有一成不變的方法。畢竟，每家不同的企業(yè)組織都會有著不同的需求、不同的用例和不同的基礎設施配置。

企業(yè)所選擇的方法或方法的組合將取決于所需要滿足的特定用戶的實際需求，并權衡企業(yè)所愿意接受的各種因素。

相關非技術用戶是否需要訪問企業(yè)的數據，或者僅僅只有IT和數據專家們訪問這些數據呢？企業(yè)將只在整個數據集上運行數據分析嗎？或者企業(yè)還希望能夠分析可選擇的相關數據呢？

企業(yè)是否需要為終端用戶提供流暢、高交互性的體驗？靈活性或用戶性能劉企業(yè)的業(yè)務來說是最為重要的嗎？

二、企業(yè)獲取洞察分析的能力更多的關乎企業(yè)對相關數據是如何收集的

以前，企業(yè)的大數據項目所面臨的最大的挑戰(zhàn)可能是從廣泛的數據源中識別和收集企業(yè)業(yè)務真正所需要的數據信息。

而到了今天，這部分比以往更容易。現在，真正重要的是企業(yè)是否可以收集并整合所有這些數據信息。無論這些大數據具體是來自何處也不管其格式究竟如何，并最終發(fā)現所有相關數據信息中的所有可能的聯系。

為了獲得對于大數據更加全面的掌握，企業(yè)組織亟待采用具有關聯模型的BI解決方案，以便企業(yè)可以瀏覽所有數據中的所有關聯。這樣，企業(yè)的用戶將始終可以訪問企業(yè)業(yè)務的完整視圖，以便他們可以做出更好、更明智的決策。

與傳統(tǒng)的數據模型不同傳統(tǒng)的數據模型會限制您所能夠看到的數據，這些數據如何連接以及您所能夠執(zhí)行的查詢），關聯模型則可以識別企業(yè)的所有數據之間的所有關系。這使得每位用戶，不僅僅是數據科學家，均可以快速輕松地獲取他有7所需要的合適的數據，并使用交互式的選擇和關鍵字搜索來發(fā)現意想不到的見解。

三、讓整個企業(yè)組織均可以訪問大數據

當大數據這一理念剛剛興起的時候，僅僅有極少數的人意識到其所蘊含的巨大潛力。這些人主要是數據科學家和分析師。非專業(yè)人士根本不具備以有意義的方式探索和使用數據所需的知識、工具和經驗。

而今，這種狀況已經一去不復返了?，F在，企業(yè)必須將大數據置于業(yè)務部門的用戶手中。畢竟，只有那些與企業(yè)的業(yè)務最接近的員工們才真正地知道要提出哪些有價值的問題，以及由數據所驅動的哪些分析見解將對企業(yè)的業(yè)務產生最大的影響。

正確的自助式商務智能解決方案可以在這方面為企業(yè)客戶提供有力的幫助，其能夠讓業(yè)務部門的用戶順利訪問到他們所需的數據，同時讓數據治理和管理的權限掌握在您企業(yè)的IT團隊手中。借助自助式服務商務智能解決方案，業(yè)務部門的用戶可以使用交互式的可視化儀表板來自由的探索數據，并在不依賴IT部門的情況下找到問題的答案，改進業(yè)務流程，并推動整個企業(yè)組織內的創(chuàng)新。

四、讓用戶可以輕松找到其所需的大數據信息

越來越多的企業(yè)管理者希望通過確鑿的證據來支持他們的業(yè)務決策過程。但不幸的是，這些用戶往往缺乏經驗，因為他們需要在一個龐大的、不斷增長的數據存儲庫中找到他們所需要的答案。

為了幫助業(yè)務部門的用戶們找到這些答案，并從大數據中獲得更多的投資回報，企業(yè)需要讓他們輕松地探索大數據。

允許業(yè)務部門的用戶直觀地訪問到所需的數據，而不需要依靠IT來運行查詢和生成報告。

并提供自然語言搜索功能，便于查找他們所需的信息。

發(fā)現不同來源的數據之間的關系，甚至是以意外的方式發(fā)現不相關的數據。

用清晰簡潔的方式實現數據的可視化和形象化。

借助自然語言搜索，用戶可以使用常規(guī)口語進行查詢。這對于缺乏數據專業(yè)知識，并巨可能并不知道在數據庫中如何查找精確信息所需的技術術語的用戶極其有用。包含此功能的BI解決方案使更多的用戶（而不僅僅是數據科學家）能夠從企業(yè)的大數據中獲得洞察分析能力。

五、促進企業(yè)部門間的協(xié)作，以推動創(chuàng)新

一項偉大的發(fā)現如果不能共享，又有什么益處呢？如果企業(yè)內部的相關人員不能與更廣泛的同事們分享他們的見解，那么企業(yè)無疑錯過了最佳的推動部門間合作的機會，也不利于這些好的最初的想法理念進一步的擴展，并使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事沒有聽說過您的發(fā)現，他們最終可能會重復類似的數據探索，進而導致企業(yè)生產力的下降。

但僅僅分享數據是不夠的，企業(yè)必須以正確的方式分享數據。

考慮采用一款“企業(yè)就緒”的商業(yè)智能解決方案。其既能夠提供自助分析的自由度（允許每位用戶在他們認為合適的時候探索和共享數據），同時還能夠為企業(yè)提供全面的治理能力（控制誰有權限訪問哪些數據信息，所以每位員工都能夠基于單一的事實來源開展工作）。

通過在自助服務和大數據管理之間取得平衡，企業(yè)可以充分利用整個企業(yè)組織的集體智慧，結合多個團隊和個人的專業(yè)知識來傳播新的想法和理念，促進討論，并推動創(chuàng)新。

有效的數據治理可確保在整個企業(yè)組織內正確控制和管理劉分析功能和對于大數據的訪問。

如果缺乏適當的大數據治理水平，就會出現錯誤、變化和冗余，進而導致用戶難以驗證數據中的真實情況，從而導致延遲和中斷。

正確的大數據治理可以幫助企業(yè)避免發(fā)生上述的不一致，并確保每位員工都能夠從相同的可信數據中獲得他們所需的洞察分析。

六、打造靈活敏捷的分析環(huán)境，以切實滿足每位用戶的需求

保持與大數據所提供的大量新信息的同步是一個不刁喲挑戰(zhàn)。大數據的猛烈沖擊可能會使商業(yè)用戶難以真正深入地挖掘、探索并及時獲得他們所需的答案。

為了保持活力，企業(yè)應該考慮創(chuàng)建靈活敏捷分析環(huán)境，IT團隊可以快速并逐步構建BI解決方案，以應對業(yè)務用戶不斷變化的需求。

例如，隨著用戶對數據更加熟悉，企業(yè)可能需要從指導分析發(fā)展到自助服務BI。

這使他們能夠自行探索更多的大數據，并更快速地深入細節(jié)。使用靈活的框架，企業(yè)可以輕松的滿足這些用戶的需求，而無須花費大量成本或開發(fā)時間。

七、確保用戶能夠在任何設備上隨時隨地訪問分析解決方案

隨著手機、平板電腦和筆記本電腦的計算能力的不斷增強，企業(yè)員工們越來越多地在辦公室之外進行業(yè)務的處理。

無論是在火車上，在機場候機廳還是在客戶會議上，現在的業(yè)務團隊都希望能夠在任何業(yè)務需要的時候訪問他們的工作資料。

為了滿足這些需求，企業(yè)需要能夠以各種形式向客戶和用戶提供分析解決方案。確保他們無論何時何地，對于所需全部功能都能夠得到滿足的期望。

除了通過基于云服務或在線門戶提供對分析解決方案的直接訪問之外，確保用戶能夠在任何地方均能夠實現順利訪問的另一種方式是在企業(yè)的嵌入式分析應用程序中使用開放式API。通過在用戶的日常工作環(huán)境中提供強大的分析功能，企業(yè)可以確保每位業(yè)務用戶都可以在他們需要時隨時訪問所需的信息。

自助服務商業(yè)智能為大眾帶來了分析的力量，但對于一些用戶來說，獲得額外的應用程序則可能是一大真正的挑戰(zhàn)。這就是為什么有些產品和組織直接將分析嵌入到用戶每天所使用的熟悉的環(huán)境或應用程序中的原因了。

八、可隨企業(yè)業(yè)務需求不斷變化的可擴展的解決方案

通常情況下，企業(yè)所收集的大數據的量只會越來越大。但無論數據存儲庫怎么擴展，企業(yè)的用戶都希望獲得順暢的訪問體驗，而不必等待很長時間或經歷中斷。隨著數據集的不斷增長，大多數工具都難以跟上這占需求。

為了確保用戶能夠以他們想要的方式繼續(xù)探索數據，請采用可隨需擴展的BI平臺，即使數據量增加并且應用程序變得更加復雜，也可以提供出色的性能。該平臺應該采用多種工具和方法，以便企業(yè)可以保持為最終用戶提供交互式的動態(tài)體驗，而不管企業(yè)產生了多少數據。

此外，尋找一款使用內存處理執(zhí)行即時計算的商業(yè)智能解決方案。

這些解決方案以“思考速度”處理和回答問題，使用戶可以不斷地保持繼續(xù)的挖掘和探索。這反過來可以在整個企業(yè)組織內推動勇于開拓創(chuàng)新和探索的企業(yè)文化。

內存數據庫（in-memory database）是一種數據處理技術，其在隨機存取存儲器（RAM）中暫時存儲和計算信息，而無須在每次用戶進行新的選擇或計算時都從磁盤存儲中提取數據。數據可以在RAM中更快速地讀取和分析，從而使得較之采用更傳統(tǒng)的方法，報告（和決策制定）更快。

九、確保您企業(yè)的BI解決方案可以輕松適應未來的技術

管理和探索大數據的技術正在迅速改變，以便為當下的企業(yè)客戶提供更好、更快的解決方案，進而從大數據中獲取洞察分析。但是將最新技術整合到現有的分析平臺中可能具有挑戰(zhàn)性，有時甚至是不可能的。故而企業(yè)應該確保所采用的分析解決方案能夠快速、輕松地與新技術實現集成。

例如，開放的API可以為企業(yè)的現有解決方案帶來新的功能，就像添加幾行代碼一樣簡單。擁有專注于定制開發(fā)的在線社區(qū)也很重要。由此，開發(fā)人員可以通過與其他人員輕松協(xié)作來確保您的產品或解決方案能夠與最新的技術進步保持同步。

十、選擇具有廣泛合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)的商務智能解決方案

當涉及大數據項目時，有時候企業(yè)需要一點額外的幫助才能看到整體的狀況。在選擇商業(yè)智能解決方案時，企業(yè)需要尋找能夠與大量多種技術維持合作關系的供應商。

這將有助于簡化數據交互，確保企業(yè)的所有BI解決方案能夠高效地工作。此外，擁有足夠的合作伙伴可以隨時為企業(yè)的業(yè)務需求提供最合適的解決方案，無論現在還是未來。