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大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)智能分析的定位_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-03-16
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大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)智能分析的定位_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


目前，很多企業(yè)高管和企業(yè)用戶對如何利用大數(shù)據(jù)來幫助成功地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)充滿了興趣，需要能夠參與企業(yè)BI商業(yè)智能分析的專業(yè)管理人員參與研究。商業(yè)智能分析師們因此獲得了重要的任務(wù)，他們需要盡可能快地將大量的數(shù)據(jù)集成到現(xiàn)有的戰(zhàn)略中去，并制定技術(shù)路線和組織結(jié)構(gòu)。

    那么，大數(shù)據(jù)管理的定位是什么？如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行商業(yè)智能分析？

    企業(yè)管理者應(yīng)該學(xué)習(xí)一系列的大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識（比如最佳時(shí)間、框架和概念證明等）以備進(jìn)行商業(yè)智能分析。

    而縱使企業(yè)高管和企業(yè)用戶對大數(shù)據(jù)充滿興趣，但他們并不了解大數(shù)據(jù)到底在何時(shí)何地能達(dá)到最佳效果，也就是說，他們對大數(shù)據(jù)技術(shù)缺乏全面的了解。因此，商業(yè)智能分析師就成了回答這些的基本問題的大數(shù)據(jù)專家，這些問題包括大數(shù)據(jù)量的覆蓋范圍、其應(yīng)用實(shí)例和技術(shù)限制，以及能得到最好回報(bào)所要求的產(chǎn)品類型、成熟度和企業(yè)所需的準(zhǔn)備過程和結(jié)構(gòu)調(diào)整等各方面的內(nèi)容。

    企業(yè)管理者應(yīng)該展開一系列掌握大數(shù)據(jù)知識的活動，通過對商業(yè)智能分析的深入研究確定戰(zhàn)略性的應(yīng)用，了解不同的情況和基礎(chǔ)設(shè)施的需求，對基本的技術(shù)有一個全面的把握。

    相比于成熟的傳統(tǒng)商業(yè)智能分析市場，大數(shù)據(jù)市場有很大不同，是一個逐漸興起的行業(yè)，其技術(shù)的成熟度涵蓋廣大不同的地區(qū)，且其成熟度也是各不相同。管理者也需要擴(kuò)大商業(yè)智能分析和選擇的業(yè)務(wù)結(jié)合IT管理人員結(jié)構(gòu)框架的方法一起評估大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)計(jì)劃，以識別和驗(yàn)證業(yè)務(wù)需求的技術(shù)的最佳時(shí)機(jī)和所產(chǎn)生的影響。這種方法還可以幫助公司確保由于大數(shù)據(jù)所引起的不確定性的影響最小化。

    有一個透徹的了解之后，就可以使IT與各級人員之間交流大數(shù)據(jù)更加高效與簡潔，讓高層支持和相關(guān)預(yù)算審批更有信心。

    一個好的辦法是正確分配資源，打造大數(shù)據(jù)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)和后續(xù)計(jì)劃，做到對BI商業(yè)智能分析團(tuán)隊(duì)的成功整合。這樣，公司將專注于行業(yè)的解決方案，以獲得最大的收益，因?yàn)楣拘枰唧w特定問題的答案，而不是需要花費(fèi)時(shí)間和精力對常用工具進(jìn)行發(fā)展和鞏固。但是，在供應(yīng)商可以為垂直行業(yè)解決方案提供全面的大數(shù)據(jù)之前，我們?nèi)耘f需要在這條道路上需要披荊斬棘。在這之前，公司預(yù)計(jì)將投入大量精力進(jìn)行大量的投資，目的是在擴(kuò)大咨詢和專業(yè)知識的基礎(chǔ)上定制適合其特定需求的技術(shù)。

    新技術(shù)具有不同的成熟度，因此，對其進(jìn)行熟練掌握對于采用自下而上的分析方法是至關(guān)重要的，也是從高速以及龐雜混合的多樣化數(shù)據(jù)中找到結(jié)論的首選方法。這種新的分析方法和傳統(tǒng)的自上而下的商業(yè)智能分析方法不同，因此商業(yè)智能分析可以從小處著手，然后再在企業(yè)內(nèi)部大規(guī)模應(yīng)用。

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