在傳統(tǒng)的消費(fèi)年代，商家對消費(fèi)者的購買行為分析止于購買即可。而當(dāng)移動互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，消費(fèi)者購買后又多了一個動作，即分享，從而導(dǎo)致消費(fèi)習(xí)慣的改變。消費(fèi)市場決定著商家的產(chǎn)品和整體策略，因此，在社會化大數(shù)據(jù)爆炸的年代，各行業(yè)企業(yè)不得不關(guān)注這些大數(shù)據(jù)，并提高其利用率。鄭州做軟件

    大數(shù)據(jù)構(gòu)建四部曲
       如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析？以獲得市場的真實聲音，了解客戶的切實需求。企業(yè)如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)，處理大數(shù)據(jù)、以及如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)，從而利用大數(shù)據(jù)帶來商業(yè)價值。都是移動互聯(lián)時代企業(yè)關(guān)心的問題。對此，不平凡的大數(shù)據(jù)分析人員表示：對傳統(tǒng)企業(yè)而言，做大數(shù)據(jù)之前應(yīng)該按計劃，分步驟進(jìn)行。其大體可分為四步：
       第一，建立數(shù)據(jù)化計劃，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入和存儲。企業(yè)最先需要考慮的是，需要保存哪種類型的數(shù)據(jù)。各個公司因業(yè)務(wù)模式的不同，需要涉及的數(shù)據(jù)也不同，是更加關(guān)注產(chǎn)品還是企業(yè)運(yùn)營亦或是人力的數(shù)據(jù)資源，這些問題需要在建立數(shù)據(jù)計劃之初就做好考量。但涉及客戶體驗的數(shù)據(jù)，比如家電的零售賣場，客戶所使用的交通工具、看了哪些產(chǎn)品、最后購買了什么等，這種客戶素描形式的數(shù)據(jù)需要企業(yè)特別重視?；蛟S當(dāng)前這些數(shù)據(jù)還沒有納入到業(yè)務(wù)體系的審核，但在傳統(tǒng)企業(yè)比拼客戶體驗和服務(wù)意識的未來，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過挖掘和分析后將產(chǎn)生巨大的價值。
       第二，建立數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用平臺。一方面是在IT基礎(chǔ)設(shè)施上建立良好的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)，比如數(shù)據(jù)分布式存儲。另一方面，企業(yè)要建立自己的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用平臺，包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、分析模塊、API出口等。需要注意的是，數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用平臺的建立必須從公司業(yè)務(wù)出發(fā)，建設(shè)適合自己的平臺。在數(shù)據(jù)中心建設(shè)方面，隨著云計算和數(shù)據(jù)中心的出現(xiàn)，外部數(shù)據(jù)中心的成本已經(jīng)大幅下降，數(shù)據(jù)存儲的費(fèi)用也不再是障礙。
       第三，定制好外部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。有哪些外部數(shù)據(jù)會影響企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展？比如競爭品牌的售價、銷售策略等。這些都需要提前搜尋和沉淀。建立外部數(shù)據(jù)計劃，企業(yè)可以通過公共渠道或者數(shù)據(jù)交換的方法來進(jìn)行。
       第四，量體裁衣建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊。對于大型企業(yè)而言，自建數(shù)據(jù)挖掘的團(tuán)隊，無論是在成本控制還是業(yè)務(wù)響應(yīng)機(jī)制上都相對有利。然而對于中小型企業(yè)來說，自建團(tuán)隊有時候并無必要，對這類型企業(yè)而言最重要的是將大數(shù)據(jù)思維融入到企業(yè)的日常運(yùn)營之中。另外，企業(yè)應(yīng)為團(tuán)隊培養(yǎng)一些正確的數(shù)據(jù)理念，比如，數(shù)據(jù)的形式是多種多樣的；數(shù)據(jù)的作用是用來預(yù)測；利用分布式存儲計算搭建數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)；考量數(shù)據(jù)的外部影響，或者搜索是否存在影響企業(yè)發(fā)展的外部數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)的針對性管理及處理流程
       當(dāng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)工作都準(zhǔn)備就緒之后，就可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對性的管理了。依照數(shù)據(jù)收集、收集存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)這樣一個順序來進(jìn)行。
       首先，數(shù)據(jù)收集。要對來自網(wǎng)絡(luò)包括物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)附上時空標(biāo)志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時還可與歷史數(shù)據(jù)對照，多角度驗證數(shù)據(jù)的全面性和可信性。
       其次，數(shù)據(jù)存儲。要達(dá)到低成本、低能耗、高可靠性目標(biāo)，通常要用到冗余配置、分布化和云計算技術(shù)，在存儲時要按照一定規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于日后檢索的標(biāo)簽。
       第三，數(shù)據(jù)處理。有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個參數(shù)，其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身，更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實體和多空間之間的交互動態(tài)性，難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量，處理的復(fù)雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語義分析，從大量動態(tài)而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，并導(dǎo)出可理解的內(nèi)容。鄭州軟件開發(fā)
       最后，數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化呈現(xiàn)，使結(jié)果更直觀以便于洞察。