大数据分析如何实现

　    搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题。

大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品（或称作模块）的泛称，诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。与用户行为分析平台相比，其分析维度更集中在核心业务数据，特别是对于一些非纯线上业务的领域，例如线上电商、线下零售、物流、金融等行业。而用户行为分析平台会更集中分析与用户及用户行为相关的数据。

企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种：

（1）采购第三方相关数据产品

例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境，不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。但选择此方法，在统计数据的广度、深度和准确性上可能都有所局限。例如某些主打无埋点技术的产品，只能统计到页面上的一些通用数据。

随着企业数据化运营程度的加深，这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。

（2）利用开源产品搭建大数据分析平台

对于有一定开发能力的团队，可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。该方案的关键是对开源产品的选择，选择正确的框架，在后续的扩展过程中会逐步体现出优势。而如果需要根据业务做一些自定义的开发，最后还是绕不过对源码的修改。

（3）完全自建大数据分析平台

对于中大型公司，在具备足够研发实力的情况下，通常还是会自己开发相关的数据产品。自建平台的优势是不言而喻的，企业可以完全根据自身业务需要定制开发，能够对业务需求进行最大化的满足。

对于平台型业务，开发此类产品也可以进行对外的商业化，为平台上的B端客户服务。例如淘宝官方推出的生意参谋就是这样一款成熟的商用数据分析产品，且与淘宝业务和平台优势有非常强的结合。

在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。

第一：大数据技术不断提升数据自身的价值。大数据技术的核心诉求之一就是数据的价值化，大数据产业链几乎都是围绕数据价值化来打造的，随着大数据技术的不断发展，数据的价值必然会越来越大。
第二：人工智能离不开数据。数据作为人工智能发展的三个重要基础，在未来的智能化时代也将扮演着重要的角色，所以数据的价值也必然会随着人工智能技术的发展而得到提升。在工业互联网时代，人工智能技术是一个重要的发展趋势，借助于人工智能技术，工业互联网能够发挥出更大的作用，从而能够为广大的行业企业赋能。
第三：数据是互联网的价值载体。互联网发展到现在，急需一个体现互联网价值的载体，而数据就是这个天然的载体，相信随着互联网的不断发展，互联网整合社会资源的能力会越来越强，数据的价值也会不断得到攀升。由于互联网无处不在，所以通过数据来承载互联网价值也比较方便，未来通过互联网来实现“价值交换”也是一个比较明显的发展趋势。

第一、帮助企业寻找更多的市场机会

基于用户分析的基础上，企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念，怎么去搜集到更多的用户信息，挖掘可能有的市场机会，这是大数据帮助企业实现的最好方法。

第二、帮助企业提高决策的科学合理性

从大数据诞生的时候来讲，它都是站在企业的决策角度出发，从数据的数量到数据的本质，数据越多，管理者进行决策的时候所依据的信息完整性就会越高。

第三、帮助企业找到人员管理新模式

企业的员工是无条件的服从上级的管理，还是内部一盘散沙，企业的管理效率高不高，在竞争环境日益激烈的今天，对于企业来说，管理高不高效直接关系到企业的经营效益高不高效，大数据与企业的核心管理因素相结合，成为企业的资产之一，大数据的成果可以进行企业内部共享，对于企业来说，这是一个变革的机会。

第四、帮助企业提供更加个性化的服务

d性管理，个性化领导，每一个员工都可以得到更加个性化的培训，每一个用户都可以得到更加个性化的服务，对于企业来说这种个性化的创新无疑要依靠大数据技术的支持和发展。

第五、帮助企业进行商业模式的改革

新型的商业模式不断的出现，对于新的市场机会的出现，大数据可以帮助企业获得更好的产品，新的业务模式也需要企业的商业模式进行支持，抓住机会，企业就可以进行更多的产品和服务的创新。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

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