大数据分析最佳实践

大数据分析项目中我们会遇到海量的数据集。但是海量数据并不代表一个企业的所有数据，也不是相关数据源中的所有信息都需要我们来进行分析。企业需要确定哪些数据具有战略价值，能够为分析服务。在规划阶段，把注意力集中在业务目标之上，将有助于企业对分析进行精准的定位，在此基础之上我们可以也应该了解哪些数据能够满足这些业务目标。

积极应对复杂性是大数据分析项目成功的关键之一。为了能够最终得到正确的分析结果，我们需要让所有相关的业务数据所有者参与到流程当中，以确保提前制定必要的业务角色。一旦业务角色制定完毕，技术人员就可以评估相应的复杂度，以及所需要做的工作。这就指向了部署的下一个阶段。

建立业务角色对于大数据分析应用来说只是第一步，接下来IT或者分析专家需要创建相应的算法。但这部分工作并不应该是独立的，起初的查询越准确，那么所需要的开发工作就越少。许多项目都需要持续反复的开发工作，究其原因还是因为项目执行人员和业务部门沟通出现了问题。因此，在项目开发的进程中，我们需要双发协同并及时沟通，以便保障项目的顺利进行。

除了项目之前的一些开发工作，我们还需要不间断地注意变更。在业务需求变化之上的日常查询维护固然重要，但毕竟它只是整个分析项目管理的一部分。随着数据集的不断增长以及业务用户对分析过程的不断熟悉，他们对系统的要求也会相应地增加。分析团队必须能够及时地满足额外的要求。

随着自助式BI工具的流行，在大数据分析项目中把终端用户放到考虑范畴之内就显得并不奇怪了。当然，能够应对不同数据类型的IT架构非常重要，但是系统的可操作性和交互性同样是我们需要考虑的问题。这需要我们把不同类型用户的反馈考虑在内，从高管层到操作工，从分析师到统计员都需要能够访问到大数据分析应用，不管是用何种方式。

分析大数据集也一样要从小机会开始，然后再使用它们作为起点。随着公司不断地扩大分析的数据源和信息类型，以及开始创建最重要的分析模型，帮助他们发现结构化和非结构化数据的模式和相关性，他们需要注意那些对于预期业务目标而言最重要的结果。

在确定大数据分析实施计划时，公司一定要重视规模因素。您一定要考虑到变化——从现在开始的半年内，您需要处理多少数据，您需要增加多少服务器，是否由软件来完成这些任务。人们并没有考虑到数据增长的程度，以及觖决方案部署到生产环境后的流行程度。