企業(yè)如何迎接大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)不應(yīng)該只是IT部門的事情，而是全公司協(xié)同作戰(zhàn)的事情。管理層可以從大數(shù)據(jù)中獲得洞察做決策，運(yùn)營部門可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果來改善運(yùn)營策略，市場部門可以從數(shù)據(jù)分析中來優(yōu)化廣告投放策略，甚至是客服部門也可以從數(shù)據(jù)分析結(jié)果中來優(yōu)化自己的工作，更別提銷售部門了，他們更需要大數(shù)據(jù)的支持。

評(píng)估大數(shù)據(jù)方案的維度：

• 數(shù)據(jù)整合和分析所帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值。
• 數(shù)據(jù)整合（無論是新來源的數(shù)據(jù)還是原有數(shù)據(jù)）后的數(shù)據(jù)治理考慮。
• 企業(yè)是否自己擁有大數(shù)據(jù)技術(shù)人員，廠商是否有足夠的技術(shù)支持人員。
• 整個(gè)數(shù)據(jù)量。
• 各種各樣的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)格式。
• 生成數(shù)據(jù)的速度，需要對(duì)它處理的速度。
• 數(shù)據(jù)的真實(shí)性，或者數(shù)據(jù)的不確定性和可信賴性。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈分析

技術(shù)分析：

從技術(shù)實(shí)施的層次上，把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈從下到上分成四個(gè)層面：基礎(chǔ)設(shè)施（計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)）；基礎(chǔ)軟件平臺(tái)（數(shù)據(jù)采集、內(nèi)容管理、數(shù)據(jù)庫）；大數(shù)據(jù)分析工具（數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、可視化、模型預(yù)測）；大數(shù)據(jù)應(yīng)用（政府、金融、運(yùn)營商、互聯(lián)網(wǎng)等）、大數(shù)據(jù)交易、大數(shù)據(jù)運(yùn)營。

角色分析：

整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，可以分成這樣四種角色：數(shù)據(jù)提供商，算法提供商，數(shù)據(jù)優(yōu)化提供商，應(yīng)用提供商。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的产品经理学大数据——什么是大数据（2）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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