为什么需要采用大数据最佳实践?无论是政府、企业、军队，还是医疗保健机构，都没有更好的选择来满足分析需求、提高生产力以及提高效率。
很长时间以来，大数据已成为各种规模和形式的企业和组织赖以运转的支点。分析工具和大数据管理的集成一直是企业正在采用的数字化转型技术的标志。
研究表明，高达94%的企业认为数据和分析解决方案对业务增长至关重要。数据已经具有实际用途，可以从海量数据中收集真正的见解，这些数据可以轻松用于监控机器和工具的性能。
以下介绍了企业在制定大数据战略时需要遵循的规则和需要注意的问题。
1、不要让技术侵蚀企业的需求
很多人都更加关注技术，毕竟这是数字化转型的世界。但是就大数据分析来说，人们可能无法跟上其发展的步伐。
如今，数据管理和分析团队可以处理大量数据和分析复杂性，而这在以前只有大型企业和政府部门才有可能实现。但是，不能仅仅因为其他企业都在这样做就采用新技术，企业必须考虑采用将如何对其产生积极或消极的影响。
考虑到实时数据分析，需要回答以下问题：能否理解并使用生成和收集数据的详细程度?是否有能力以收集数据的速度做出有见地的决策?
当不同企业的决策者、数据科学家和数据分析师意识到他们的行动落后于数据分析时，他们会感到沮丧，这意味着资金的浪费。现在的重点必须放在正确的时间分析上，而不是政策制定者的实时分析，以避免不必要的浪费。
2、收集所有可用数据
企业的数据科学家和分析师团队可能会对其拥有的大量数据感到不知所措，并将大数据视为这一问题的一部分。因此不想用如此庞大的数据量给他们带来压力，那么可以利用企业人工智能工具和机器学习来获得真正的洞察力。由于企业将专注于实时分析，因此可能需要收集和存储数据以供将来使用。
来自数据的见解可以帮助数据分析师发现模式，从而发现问题和机会，可以显著提高企业的决策能力。通过利用机器学习和人工智能等技术，可以确保海量的数据不会让企业不堪重负。
企业的大数据战略是什么?计划如何部署最佳分析工具以进行有效决策?这些是企业需要优先考虑的领域。
3、数据发现和分析对数据可视化的需求
数据科学家用于数据发现和分析的一个重要因素是数据可视化。数据可视化使数据科学家能够毫不费力地编写聚类算法，因为他们已经获得了相关的编码技能。
人们很难大规模地处理数据，并且依靠其视觉能力从大量数据中获得相关意义。但是，通过采用适当的数据可视化工具，工作人员可以与数据科学家一样，能够在任何图表中挑选出接近的数据点，并以编程方式在大数据中集中发现人们可能难以理解的异常值。
实现数据可视化并不容易，尤其是在预测分析应用程序中，需要精通技术才能准确解释数据细节;企业可以通过适当设计的数据和分析结果的可视化表示来克服决策过程中的困难。一个重点突出的大数据战略必须包括适当的数据可视化工具，与此同时，应该加强分析师和数据科学家的相关培训。
4、强调构建大数据以匹配特定应用
管理大数据必须大规模进行，并且必须认识到其多样性。例如，企业可能希望将客户支持电话的录音存储在大数据环境中，这些录音将与产品图像、交易和操作记录以及其他文档一起保存。
基于数据的多样性，可能无法提前想到所有的用例和需求。与此同时，不可能假设可以使用一个项目来建立所有相关的分析场景。
这是企业分析团队将根据不断变化的需求和技术进步随着时间的推移而开发的结果。在首次处理和存储数据时，可能不需要将数据实现结构化，可以将其保留为非结构化格式，然后根据任何新分析应用程序的需求对其进行过滤、转换和组织;而这是面向未来的本质。
面向未来是一种可行的长期大数据战略所需的方法。
5、利用云计算部署大数据系统
基于高成本和大容量的内部部署数据存储不再是一种选择;云计算服务将为企业的大数据战略扫清障碍。与购买自己的内部部署设备相比，云计算供应商将数据存储作为一种商品来定价。
云计算供应商的一些附加组件包括数据安全、归档、复制、可用性、备份和恢复。而作为专业厂商，云计算供应商应该拥有更好的工具、经验丰富的员工和先进的处理能力。
6、遵守数据合规性法规以确保适当的可用性
为了遵守GDPR等隐私法规或HIPAA等法规，企业只能实施强大的数据治理。企业的大数据战略必须坚定不移地关注合规性。
监管合规和数据治理不应仅仅为了遵守法律;它们为大数据分析提供了更好的资源。
尽管使用管理良好的数据很容易，但数据科学家和分析师在自由探索和试验数据聚合方面更具创新性和信心。
结论
企业制定大数据战略并非易事，它需要来自数据科学家、IT团队、分析领导者和数据经理的全力以赴。为确保企业不会因为只关注技术进步而浪费资金，必须把大数据视为一种资产，并进行以企业为中心的分析。
