国有企业信息化绕不开的话题——我们为什么要搞大数据?
——我认为，企业的“小数据”一样可以发挥大作用。
以下都是个人拙见，不当之处望大家批评指正。
现在地球人都知道大数据是好东西，什么是大数据?我们为什么要搞大数据?如何构建符合企业战略发展的大数据体系?
带着问题我们一一进行探讨。这就需要回到大数据的诞生来看，简单来说，一些数据表面看就是一堆毫无关联的数据集合，这些数据之间乍一看也没什么关联关系，但是通过技术手段关联起来分析就会发现一些潜在的价值，再深入的挖掘又能为我们指明方向，大数据的含义就是这样来的。
大数据都有哪些特点呢?
首先数据容量大，数据量要有一定的规模，这个容易理解，现在无论是互联网、国家政务网还是企业，无时无刻都在产生着大量的数据，历年累计的数据都会达到巨大的量级(注：通过大量的数据探索、模型训练，不断的推倒验证、重建的过程才能构建科学的数据模型，就是说跟算命一样，你要信息量大我才能算出东西，越多越准，要做到科学、准确，所以数据量必须要大);
数据种类多，结构化、非结构化、半结构化的数据多种多样，这也是大数据区别于普通信息系统的特点，容纳了大量的多异构数据，数据比较全面(注：大数据不仅仅是各类系统中的结构化数据，还存在着大量的图片、语音、视频、文档等非结构化数据，煤矿企业中智慧矿山的过程数据，设备、传感器数据也占了较大的比重，这些数据结构比较单一，相对来说也不复杂。
但是，这些数据涉及的厂家较多，同一个系统就要两三个厂家来做，单一系统的集成都存在问题，何况是大数据要将所有系统都集成到一起，没有统筹规划，没有标准规范，没有组织、没有专业人才的支撑能行吗?同时，各个矿井和各单位在系统建设初期也缺乏集团的总体指导规划，所有也没有标准可言，都是按照自己怎么方便怎么建设的原则，所以这些都对后期的利用提出了要求。还有这些数据要利用好的大前提也要符合现场管理的合理性，就是数据要可用，如果业务系统都是个摆设，再整一堆没用的数据，你再分析也起不到作用);
速度，数据从产生到加工再到结果的呈现要有时效性，速率要有保证，否则等你分析完了，黄花菜都凉了，股票都赔了，意义就不大了(注：要狠抓源头，从源头上保证底层数据的产生效率，不管是报表还是现场传感器、设备都要保证数据能够高效的产生、能够快速稳定的获取，管理和技术上都要双保证);
真实性，数据要从源头上保证是货真价实的，否则你再分析必将是南辕北辙，这也是最最基本的，(注：企业内部，看似样样数据都有，看似真实。但是，大量的经营管理数据都是以统计为主，数据、报表在各个部门之间传递，具体起到什么作用任谁也说不清，反正上面要什么数据我就报什么数据，是否合理，做什么用一概不管。大量的人力、精力都浪费在了某些数据的毫无价值的流转、上报、处理过程中。其实，这也从侧面反映了信息化存在的一些致命问题，例如缺乏信息战略规划，信息系统没有以真实需求为出发，满足不了业务。矿井生产过程中产生的大量数据，也是未来大数据分析的底层基础数据，一定要保证数据的真实、可靠、可用。
当前，我们的矿井地质条件太复杂，给设备的投入带来不少难题，我们还处在机械化向智能化转变的过程，设备我们投入了，怎么保证设备的稳定运行，有没有发挥真正的作用，设备的整体运行状态，都是我们关心的。矿井的真实安全状态如何，我的液压支架、重点采掘面的设备是否稳定?重点区域的井下各种安全监测设备的数据能否真实反映当前安全状态?这些都需要真实的数据做支撑。
我们当前，以统计为主的业务系统过多，以业务为主的系统太少了，例如矿井内部市场化延伸的成本精细化管理，这种工作出力不讨好，但是又最重要，要做到大数据分析又不能没有，例如你要分析矿井某一个工作面的成本，那你要的数据财务没有、生产系统没有，这些数据很大一部分在现场各部门业务人员日常工作中，没有专业的系统支撑，这时候就需要建系统去完善了，我们要明确一点大数据其实是建立在成熟的业务系统的基础上的，大数据是位于业务的最顶层，需要大量的数据做支撑，数据没有或者不全，这时候就需要用大数据的思维模式再去完善，该优化业务流程的就要去优化。
没有数据治理概念、缺乏数据标准、业务系统之间关联度极低(注：系统之间该有的业务关联没有关联，流程缺失，例如：设备的全生命周期管理，从设备选型、招投标、采购、合同签订、资产入账、入库、使用、维护、转移、报废涉及多个部门、多个系统，但是这些系统都没有将设备的信息关联起来，造成了各取所需，各管个人的一摊子，这么重要的事情，不能因为涉及的部门多、利益多，就没人管，确实需要有人去综合考虑，例如设备选型是否合理，那你要了解设备的在不同地点的使用情况、设备的综合投入、设备的综合利用情况等等，这就需要我们用大数据的思维去优化甚至重建业务流程，倒逼管理部门用信息化的技术手段去实现业务融合，做到数据只出自一个源头，又可以利用到其他多个源头)等，如何从源头上保证数据的真实可靠、可用，这是需要管理者思考的问题，也是需要同管理相结合去深入探讨，也是大数据的基本保障。
价值，很好理解，这些数据看似没有关联一旦我们认真对待，深入探索了，我们就会发现一些意想不到的价值，我们正是看到了这些数据存在的潜在价值，才如此大费周章的将数据一步一步的转换为价值资产。(注：数据是业务的直接体现，如何发现企业数据的价值值得思考，特别是煤炭行业，数据涉及经营管控的人财物产供销;安全生产的水火瓦斯顶板、冲击地压;矿井的冲压提排运输、智慧化工区、智能工作面;煤炭外部市场环境、国家政策走向，这些事情的桩桩件件背后都有着大量的数据支撑，怎么将这些数据利用起来，发挥作用，就是我们企业需要思考的问题。
这些数据涉及企业经营管理和安全生产的方方面面，有一定的数据容量、数据种类也多种多样，存在一定的潜在价值，反映的企业真实情况，作为老板关注的都是企业生死攸关的大事情，他恐怕最想知道的就是企业是否在按照我的管理思路在运行，哪些地方出现了偏差?下面的真实情况到底是什么样?这些都需要一个强有力的数据做支撑，有了大数据做决策依据，领导也不会偏听偏信，只听汇报，说的再好，你的数据在那块摆着呢。
企业内部的数据量是无法和互联网以及国家政务数据相比拟的我想也可以称之为“小数据”，但是麻雀虽小五脏俱全，我们应该以大数据体系的标准去谋划企业的大数据战略。
当前，大数据在国家、民生、工业、经济等方面都发挥着巨大的作用，而且国家层面也不断的宣传大数据，政务大数据、交通大数据、民生大数据遍地开花，国家领导人也是非常重视国家大数据战略发展，提出适时的提出了，大数据+民生，改变生活提升幸福感(注：这是将大数据同国家战略相结合，同国家行政服务和国家施政管理相结合，将大数据作为国家的头等大事来抓，大数据将涉及到民生的方方面面都做了各种应用并不断推广，确实起到了一举多得的作用)。
国家在大数据方面是真金白银的投入，也确实收到了良好的效果，确立大数据的国家战略地位，构建规范可控的大数据生态体系，成立大数据主管部门，设立各地方和各行业大数据管理中心，真正将数据作为资产管理了起来，利用了起来。同时根据各行业和部门特点，出台各种数据管理规范和措施，目的就是将数据从源头管理起来，规范起来，有序有效的利用(注：企业大数据也需要这样，首先要明确一点，企业大数据是为企业的战略发展和经营管控服务，所有大数据既要契合企业的管理又要同企业的现场实际相结合，一句话符合企业的基本利益，同时要有规划、有方向目标、有组织制度、有人才储备)。
国家通过行政干预和技术升级双管齐下，将国家各个部门的数据和业务都打通了，将社保、医疗、交通、税务等关系到国计民生的方方面面数据都共享汇聚了，方便了管理、方便了企业、方便了个人，国家对下面的情况更加了解了，企业和个人在办理各种业务也方便了，国家在管理方面更加透明，也更加有依据。互联网企业在大数据方面更是发展迅速，阿里、腾讯、华为围绕客户作了大量的数据准备和分析工作，通过大数据知道你喜欢什么就给你推荐什么，同时这些数据也为产品研发提供了依据，这些都产生了不可估量的经济和社会效益。
煤炭企业大数据怎么搞?这些需要根据企业的实际情况，量体裁衣，将现在比较成熟的大数据体系引入企业。当然，技术现在都很成熟，关键是理念、是思路，怎么建设符合企业实际现状和长期发展的大数据之路。有的人说大数据就是个软件平台，可以帮助我们解决正常信息化系统无法解决的问题。这么说也对也不对，大数据从技术角度看就是将主流的分布式软件构架和一些算法、新技术等融合到一起构建的全新架构。但是，我想说的大数据不仅如此，大数据应该是个完整的体系，是一套方法论。企业有着自己的数据生态，数据量相对较少，数据的产生都是围绕具体业务产生，由于历史原因和信息化从业的水平建设的信息化参差不齐，业务之间缺乏关联，没有规划，存在数据的严重失真等问题，在这样的生态下做大数据，可想难度之大。
在网上找的一片文章，总结的挺好的分享一下。当前，不少煤炭企业也已经上了大数据项目，但是都是在前期的业务优化和数据准备阶段，都没有实质的进展。从大数据系统架构看，存在四个阶段：数据生成、获取、存储、分析。煤炭企业的大数据发展多集中于前三个阶段，在数据分析上是比较薄弱的，而且大多也只是对数据进行简单的存储，很少建立专门的数据中心。
从大数据应用范围来看，多集中在安全、生产、运销、财务、人力资源等方面，数据虽多，分布却极散，各个业务系统的数据没有打通，缺乏统一的数据规范，业务系统数据按照各自的口径和理解习惯上报，没有标准化的体系和上报协议，难以构建高质量的数据仓库。从大数据管理来看，多停留在数据统计、生成报表、仪表监测、即时查询等简单应用上，缺乏数据分析人才，无法合理设定管理框架，存储基础设施及技术不完备，不能建立各种适合的模型，难以深入整理挖掘数据价值，效率原理难以体现，无法发挥数据预警预判作用，对领导决策辅助作用不强。
煤炭企业“大数据”终极思考。如何构建符合企业战略发展的大数据体系?四个方面，要有思想认识，有目标规划、有组织制度，有人才储备。
一、管理者要建立大数据大管理理念。现在是一个信息化数据爆发的时代，企业的运行无时无刻不在产生着依靠着数据，作为管理者必须建立大数据大管理的理念，掌控好大数据，依托大数据实现大管理，决策才能更具战略性和前瞻性。
二、顶层规划、统筹设计。
三、企业内部要建立大数据中心。
四、大数据复合型人才队伍的建设。煤炭企业涉及的面比较广，各方面都比较专业，需要一批既熟悉掌握数据分析技术、又对煤炭行业非常了解的人才，才能挖掘出规律，准确预警形势，前瞻预判前景。
