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　　在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中很多軟件企業(yè)都逐漸認識到了大數(shù)據(jù)價值，并加大對于大數(shù)據(jù)項目的投入，通過部署商業(yè)智能（BI）平臺、大數(shù)據(jù)分析平臺等方式，來挖掘數(shù)據(jù)價值、推動業(yè)務增長。然而很多軟件企業(yè)在大數(shù)據(jù)項目中的失敗經(jīng)驗卻表明，不仔細研究企業(yè)的需求與資源匹配情況，貿(mào)然推動大數(shù)據(jù)項目可能存在著失控的風險，不僅無法像預期那樣推動業(yè)務增長，還可能浪費企業(yè)的寶貴資源。

　　

　　軟件開發(fā)公司北京澳環(huán)科技表示，大數(shù)據(jù)分析是一個系統(tǒng)化的工程，不僅包括大數(shù)據(jù)的分析以及可視化呈現(xiàn)，還包括數(shù)據(jù)的搜集、梳理、數(shù)據(jù)倉庫或是數(shù)據(jù)湖的創(chuàng)建等過程。對于所做的每一個大數(shù)據(jù)項目，企業(yè)都應該仔細的進行思考，認識到這些步驟應該如何推進，以及正在收集的數(shù)據(jù)對于業(yè)務有什么樣的價值。

　　

　　一、從低風險的項目開始

　　

　　很多軟件企業(yè)并不清楚大數(shù)據(jù)分析可以為企業(yè)帶來什么樣的價值，因此從低風險的小型項目進行驗證是一個非常穩(wěn)妥的方式，因為這些小項目可以幫助企業(yè)驗證，所擬定的大數(shù)據(jù)分析路線是否與企業(yè)匹配，并提供寶貴的經(jīng)驗。而且，即使這些項目失敗了，企業(yè)也可以非常好的控制自身的損失。企業(yè)可以先分析企業(yè)的收益數(shù)據(jù)：大多數(shù)企業(yè)都會定時搜集、發(fā)布企業(yè)的營收數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅以結構化的形式呈現(xiàn)，而且數(shù)據(jù)集一般比較小，企業(yè)不需要進行復雜的數(shù)據(jù)搜集、清洗流程，非常容易著手，消耗的企業(yè)資源也很少。而且，這些大數(shù)據(jù)分析結果往往具備重要的業(yè)務指導價值，推動的內(nèi)部阻力很小。

　　

　　二、大數(shù)據(jù)分析計劃和流程

　　

　　在推動大數(shù)據(jù)分析時，企業(yè)需要制定規(guī)范化的大數(shù)據(jù)分析過程。很多軟件企業(yè)在實施大數(shù)據(jù)分析之后，會抱怨分析師沒有提供他們想要的大數(shù)據(jù)分析結果，對工作的實際價值并沒有呈現(xiàn)，這既是一個期望管理問題，也是大數(shù)據(jù)分析的過程問題。企業(yè)的銷售部門可能會抱怨BI平臺無法幫助他們準確的描繪出不同地區(qū)的銷售需求變動，其真實原因可能不是大數(shù)據(jù)分析平臺本身出了問題，而是他們提供的數(shù)據(jù)不準確，或是銷售系統(tǒng)未能翔實錄入銷售信息。要解決這個問題，企業(yè)需要在內(nèi)部進行充分的動員與培訓，除了讓員工充分了解大數(shù)據(jù)分析的意義，就大數(shù)據(jù)分析的目標、方式達成一致，還應該督促員工嚴格按照大數(shù)據(jù)分析流程來搜集、分析數(shù)據(jù)，以降低這個過程中的不可控因素。

　　

　　三、重視大數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)

　　

　　很多軟件企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析之所以失敗，是因為企業(yè)大部分員工，甚至包括管理者都無法感知到大數(shù)據(jù)分析存在的價值。而數(shù)據(jù)可視化的意義在于，其可以通過非常直觀、清晰的方式將數(shù)據(jù)以充滿“美感”的方式顯示出來，這將給很多人帶來巨大的視覺沖擊，讓大數(shù)據(jù)分析更具有科技感。由于其有助于增強員工對于大數(shù)據(jù)分析的信賴，并改善效率，因此其意義將不容小覷。企業(yè)可以從數(shù)據(jù)大屏等數(shù)據(jù)可視化項目入手，整合企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)并進行整體呈現(xiàn)，為管理者的決策提供參考，同時也能為企業(yè)的品牌展示提供一扇寶貴的窗口。由于大多數(shù)員工并不具備足夠的數(shù)據(jù)敏感性，因此數(shù)據(jù)可視化的效果往往也決定著他們從數(shù)據(jù)中能夠獲得什么樣的感知。

　　

　　四、信賴大數(shù)據(jù)分析工具但是不要過度依賴工具

　　

　　毋庸置疑，大數(shù)據(jù)分析平臺是企業(yè)推動大數(shù)據(jù)分析的重要工具，大數(shù)據(jù)分析工具來支撐企業(yè)進行自助、探索式的大數(shù)據(jù)分析，降低數(shù)據(jù)門檻，企業(yè)熟練的運用此類工具，可以大幅提升其大數(shù)據(jù)分析的成功率。不同大數(shù)據(jù)分析工具之間的差別并沒有那么大，所以工具并不是企業(yè)應該關注的唯一事情，他們應該將更多精力放在大數(shù)據(jù)分析策略的擬定以及數(shù)據(jù)的梳理之上。當然，由于很多軟件企業(yè)缺乏相關的經(jīng)驗，其可以選擇尋求經(jīng)驗豐富的大數(shù)據(jù)分析服務供應商來提供幫助。

　　

　　五、了解大數(shù)據(jù)分析的性能控制

　　

　　很多軟件企業(yè)對于大數(shù)據(jù)分析都有著雄心勃勃的規(guī)劃，并想要通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術來對數(shù)據(jù)的價值進行深入挖掘。然而，很多軟件企業(yè)忽略的是，對于大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進行深度分析會消耗大量的硬件資源，企業(yè)往往需要在私有云數(shù)據(jù)中心上進行大量投資才能滿足需求，否則，深度分析對于性能的消耗將使其效率降低到讓人難以忍受的程度。對于中小企業(yè)來說，在事先進行測試并了解大數(shù)據(jù)分析的性能限制非常重要。如果資源池所提供的性能不足，那么企業(yè)可以適度推遲深度分析項目的實施，加大對于性能不那么敏感的敏捷BI應用的投入。

　　

　　六、并非所有數(shù)據(jù)都可用

　　

　　必須記住雖然大數(shù)據(jù)分析倡導收集大量數(shù)據(jù)，但并不意味著所搜集的數(shù)據(jù)是干凈的或可用的，也不一定都會對業(yè)務起到正向的作用。與數(shù)據(jù)量大，但是卻充斥著低效與無用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集相比，數(shù)據(jù)噪音低、結構正確、足夠豐富的數(shù)據(jù)集更具備價值，能夠方便企業(yè)獲得足夠的洞察力。在數(shù)據(jù)真正被用于大數(shù)據(jù)分析之前，通常需要對數(shù)據(jù)進行改進、清理、重組，甚至與其他數(shù)據(jù)源相結合，只有這樣才能生成足夠準確且有預見性的數(shù)據(jù)成果。

　　

　　七、留出學習曲線

　　

　　大數(shù)據(jù)分析是一個長期并對于專業(yè)技能有一定要求的項目，即使企業(yè)部署了可自主分析的敏捷BI平臺，指望所有員工都能迅速掌握大數(shù)據(jù)分析技能也是不現(xiàn)實的。因此，企業(yè)最好能夠留足學習曲線。有專家建議稱，企業(yè)應該將數(shù)據(jù)驅(qū)動的項目作為“特殊項目”給予支持，但在開始時不考慮日常運營，而是通過漸進性的學習過程讓員工熟悉大數(shù)據(jù)分析工具與流程，更穩(wěn)健的推動大數(shù)據(jù)分析。