创新决策逻辑有哪些？
一、创新决策逻辑有哪些？
决策制定的三种主要方法是“首先分析”、“首先构想”和“首先实践”。它们与“科学”、“艺术”和“手艺”的传统观念相关。
第一种主要是语言的（由符合逻辑的文字组成），第二种是视觉的，第三种实际的。
喜欢首先分析的人重视事实和数据，倾向于首先构想的人重视灵感，而喜欢首先实践的人则重视经验。
二、大数据决策的数据是？
决策的数据是精准的科学数据，大数据是科学决策的重要工具，是高精度对未来进行预测的手段，数据是记录人类行为的工具。靠大数据技术对未来做一个预测和参考是人类发展的成果。但是，人类的沟通和交流不该因为大数据技术而遭弃，而过于依赖大数据的预测和推理，放弃人际沟通过程，必然产生人际沟通的弱化，进而影响到人的自由意志。
三、掌握大数据：如何利用数据驱动决策与创新
在当今信息化的社会里，大数据已经成为各行各业的重要资源。无论是科技公司，还是传统产业，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，并积极探索如何利用数据驱动决策和创新。在这篇文章中，我将分享我对大数据的理解，以及它如何帮我在实际工作中提升效率和创造价值。
什么是大数据
大数据通常指的是体量巨大、种类繁多、需要用新的工艺和技术手段进行高效处理的数据集合。它主要有以下几个特征：
- 体量大：数据的数量通常是以TB（太字节）甚至PB（拍字节）来计量的。
- 种类多：数据的来源和类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
- 速度快：数据生成和传输的速度极快，实时更新的能力至关重要。
- 价值高：通过对大数据的分析，潜在的价值非常高，可以驱动商业决策。
- 真实性：数据的准确性和一致性对数据分析至关重要。
大数据的应用场景
大数据技术在当前许多领域均得到了广泛应用。以下是我所关注的几个重要领域：
- 金融服务：在金融行业中，通过大数据分析可以实现风险管理、信用评估和反欺诈等。
- 医疗健康：医疗行业利用大数据进行病患管理、疾病预测和个性化医疗，为患者提供更好的服务。
- 零售行业：零售商通过分析顾客购买行为数据，优化库存管理、促销策略和顾客体验。
- 交通管理：利用交通大数据分析，提升城市交通效率，减少拥堵，优化公共交通服务。
- 社交媒体：社交平台通过用户数据分析，提供个性化内容推荐，增强用户参与度。
如何有效利用大数据
获得大数据并不难，难的是如何有效利用这些数据。为此，我总结了几个关键的步骤：
- 数据收集：首先需要通过多种渠道收集相关数据，比如社交网络、传感器等。
- 数据清洗：对收集到的数据进行预处理，过滤掉噪声和冗余信息，确保数据的质量。
- 数据分析：运用数据挖掘和统计分析技术，提取出有价值的信息和规律。
- 数据可视化：通过图表和其他可视化手段，展示分析结果，便于理解和决策。
- 决策优化：最后，基于分析结果进行决策的调整和优化，推动业务的发展。
面临的挑战
尽管大数据在多个领域有着广泛的应用，但在实际操作中依然面临诸多挑战：
- 数据隐私：如何在使用大数据的同时保护个人隐私，是一个亟需解决的问题。
- 技术瓶颈：大规模数据处理要求高效的技术支持，而技术的不断迭代也是一大考验。
- 人员素质：数据分析师和工程师的短缺，导致很多企业在大数据应用上受限。
- 数据孤岛：不同部门或系统之间的数据未能有效共享，降低了数据利用的效率。
未来趋势
随着科技的不断进步和大数据技术的成熟，我认为未来在大数据领域将会出现以下趋势：
- 人工智能与大数据结合：AI技术将在数据分析、决策支持中扮演越来越重要的角色。
- 自动化分析工具的普及：将会有更多用户友好的工具涌现，使非专业人员也能进行数据分析。
- 云计算的发展：云服务将为更多公司提供灵活的存储和处理能力，推动大数据的广泛应用。
- 数据治理的加强：如何管理和保护数据将成为企业的重要关注点，数据治理将渐渐形成标准。
- 可持续数据发展：未来将有更多关注数据可持续性与环境影响的项目出现。
通过在本篇文章中深入了解大数据的概念、应用和挑战，我希望能帮助读者更好地理解这一重要领域，助力你在职业生涯或企业中合理利用数据资源。不论你是在数据分析、市场营销，还是技术研发方面工作，都能通过掌握大数据相关知识，提高工作效率，推动企业的发展与创新。未来，随着数据技术的不断发展，掌握大数据的能力将会成为职业发展的重要优势。
四、解密大数据：如何利用数据驱动决策与创新
在这个信息爆炸的时代，大数据成为了企业和个人决策的重要依据。每时每刻，各种信息源源不断地涌入，我们如何在这个繁杂的世界中提炼出有价值的信息？听起来可能有些乏味，但让我来为你揭开这个话题的面纱。
作为一个从事数据分析工作的我，常常被问到：大数据到底是什么？其实，大数据不仅仅是海量的信息，它还包含着速度、类型和丰富度等元素。简单来说，大数据就是传统数据处理软件难以捕捉、管理和处理的数据集合。比如，社交网络上的用户行为、购物平台上的消费记录等等，都是我们大数据的重要组成部分。
大数据的应用场景
许多朋友可能会好奇，大数据究竟可以用来做什么？实际上，它的应用几乎覆盖了各个行业，让我为你介绍几个典型的应用场景：
- 商业营销：通过分析消费者的购买行为和偏好，企业可以精准定位目标用户，提高营销效果。
- 医疗健康：医院通过数据分析，加强对病人的医疗记录管理，从而提升医疗服务质量和效率。
- 金融风险管理：金融机构通过大数据分析，能够更好地评估客户的信用风险，制定相应的信贷政策。
- 城市管理：大数据分析帮助政府优化交通管理、降低能源消耗、提升市民生活质量。
在每个应用场景中，大数据的能力不断触动着各行各业的未来发展。
大数据对决策的影响
很多人会问，数据真的能帮助我们做出更好的决策吗？答案是肯定的。大数据能够让我们在多个维度上分析问题，从而避免单一视角的误判。
例如，在做市场拓展决策时，数据分析可以帮助我们识别潜在客户需求，找出产品的不足之处，甚至预测未来市场趋势。此外，借助数据可视化工具，决策者可以更直观地理解数据背后的含义，大大提高决策的准确性。
如何利用大数据驱动创新
面对瞬息万变的市场环境，创新已经成为企业生存的根本。在这一过程中，大数据展现出了强大的推动力。
通过分析市场反馈和行业趋势，企业能够及时优化产品和服务。此外，大数据还可以作为创新的灵感来源，激发新产品的研发。例如，有公司通过分析用户评论，发现用户对某款产品的某个功能不满，进而改进这个功能，成功推出一款受欢迎的新产品。
我在大数据分析中的体会
作为一名数据分析师，我在工作中切身体验到了大数据的魅力。然而，大数据的真正价值在于能够转化为行动和决策。我逐渐意识到，沟通和团队合作在大数据工作中同样重要。数据不仅是数字和逻辑，它还与人紧密相连。
无论是与团队的协作，还是与客户的沟通，理解他们的需求都是极为重要的。此外，数据的安全与隐私也是我们必须关注的问题，合理使用数据是对客户和企业的责任。
面对未来的挑战与机遇
未来，大数据必将继续演变，带给我们无数挑战与机遇。如何高效处理和利用这些数据，将是每一个企业、每一个分析师的课题。
与此同时，随着人工智能和机器学习的发展，数据分析的效率和准确性也将不断提升。我相信，在未来的日子里，更多的创新将源于对数据的深入挖掘与应用。
希望通过这篇文章，你能对大数据有一个更为清晰的认知。无论是作为个人还是企业，适应这个变化的潮流，才是我们立足于不败之地的关键。
五、揭秘大数据：如何利用数据驱动决策与创新
在当今这个瞬息万变的时代，大数据已经成为了各行各业的重要推动力。无论是金融、医疗、制造，还是零售和娱乐，数据的力量正不断渗透到我们的工作和生活中。那么，如何利用大数据来驱动决策与创新呢？这篇文章将带我一探究竟。
大数据的定义与重要性
首先，我们需要明确什么是大数据。一般来说，大数据指的是那些数量大、变化快、多样性高的信息集合。随着科技的进步，数据产生的速度呈现出指数级增长，这在一定程度上也给企业和组织带来了前所未有的机遇和挑战。
数据不仅是简单的信息，更是潜在的黄金。通过对数据的分析和挖掘，企业可以洞悉行业趋势、了解消费者需求，从而提升竞争优势。例如，亚马逊利用用户的购买数据精准推荐商品，极大提高了客户的购买率。
数据分析的基础
对于许多企业来说，大数据分析的第一步就是数据收集。在这个过程中，企业需要思考以下问题：
- 哪些数据对我有价值？
- 如何高效地收集这些数据？
- 需要哪些工具和技术来处理这些数据？
在数据收集之后，数据清洗和预处理也是至关重要的。这一阶段的目标是确保数据的准确性和一致性。只有在干净且可用的数据基础上，后续的分析工作才会更加有效。
常见的数据分析技术
在进行数据分析时，有几种常用的技术可以帮助我们洞察数据背后的故事：
- 描述性分析：用于发现数据的基本特征和趋势，帮助我们回答“发生了什么”。
- 预测性分析：利用历史数据预测未来趋势，帮助我们判断“将会发生什么”。
- 规范性分析：基于数据分析得出建议，帮助我们优化决策，“应该做什么”。
每种分析方法都有其独特的价值，企业需要根据具体需求选择合适的分析技术。
大数据在各行业的应用案例
为了更好地理解大数据的潜力，我们来看看几个具体的应用案例：
- 医疗行业：通过分析患者的历史数据，医院能够实现精准医疗，提前预测疾病风险，并制定个性化的治疗方案。
- 金融行业：金融机构利用大数据分析来识别欺诈行为，提升风险管理水平，从而保护客户的财产安全。
- 零售行业：商家通过客户购物习惯的数据分析，不仅可以优化库存管理，还能提升客户体验，如精准营销和个性化服务。
挑战与未来
尽管大数据的前景美好，但也伴随着一系列挑战。例如，数据隐私、安全问题，合规性要求，以及技术人才的不足等。企业在实施数据驱动决策时，需要立足长远，建立健全的数据治理机制，以及不断探索新的数据分析工具。
未来，我们将看到更多基于大数据的智能决策和自动化应用。无论是AI与数据融合的产品，还是新兴的区块链技术都将为数据的可信性和安全性提供新的出路。
总结与展望
总而言之，大数据为我们提供了无尽的可能性。有效利用数据不仅可以增强组织的决策能力，还能够帮助企业找到新的增长点。我的个人观察是，越早拥抱这一变革，企业将越能在未来的竞争中立于不败之地。那么，你准备好进入大数据的时代了吗？
六、大数据时代：如何利用数据驱动决策与创新
引言
在如今这个信息瞬息万变的时代，大数据成为了一种不可或缺的资源。无论是科技公司、金融机构，还是制造业、大众消费，都在竭力寻求通过智慧的数据管理找到更高效的解决方案。个人和企业都在关注如何从海量的数据信息中挖掘出有用的洞察，以便更好地驱动业务决策与创新。
什么是大数据？
大数据是指无法通过传统数据处理软件轻易处理的数据。这些数据的特征通常可以用“五个V”来概括：
- Volume（体量）：数据量巨大，达到PB级别甚至更高。
- Velocity（速度）：数据生成和处理的速度极快。
- Variety（多样性）：数据来源多种多样，包括结构化和非结构化数据。
- Veracity（真实性）：数据的真实性和可靠性可能存在不确定性。
- Value（价值）：从数据中提取价值的能力决定了大数据的实际应用效果。
大数据的应用领域
通过对大数据的解析，我们能够在多种领域找到应用的可能性。以下是我认为较为典型的几个应用领域：
- 商业智能：企业可以通过数据分析了解客户的需求和偏好，从而优化产品和服务。
- 金融分析：银行和金融机构利用大数据监测交易数据，以实现风险管理和欺诈检测。
- 医疗健康：医疗机构通过数据分析病人历史，改善疾病的预防及治疗方案。
- 交通管理：城市可以借助交通数据分析来优化交通流，提高市民的出行效率。
- 社交媒体分析：企业可以通过分析社交媒体上的用户行为来改善他们的品牌策略。
如何利用大数据驱动决策
在我自己的工作和生活中，我发现有几个关键步骤能够更有效地利用大数据来驱动决策：
- 数据收集：确定需要收集的数据类型和来源，确保数据的全面性与准确性。
- 数据清洗：处理重复、错误或空缺的数据，以提高数据的质量。
- 数据分析：运用数据分析工具和技术，挖掘数据背后的模式和趋势。
- 可视化呈现：将分析结果以图表等形式呈现，便于理解和决策。
- 决策执行：基于数据分析结果制定相应策略，并进行实施和监测。
面临的挑战
当然，利用大数据也面临着不少挑战。以下是在我工作过程中遇到的一些问题：
- 数据安全：随着数据量的增加，数据泄露和滥用问题愈发严峻。
- 技术成本：高性能计算和存储技术要求较高的投资，而专业人才缺乏使得企业面临人才困境。
- 数据整合：来自不同来源的数据整合难度较大，需要强大的技术支持。
未来发展的趋势
展望未来，我认为大数据的发展趋势主要体现在以下几个方面：
- 人工智能与大数据结合：AI技术将在数据分析中扮演越来越重要的角色，提高数据处理的效率与准确性。
- 边缘计算：借助边缘计算处理接近数据源的实时数据，提高响应速度。
- 数据隐私保护：能够保护用户隐私的技术将得到更多关注与应用。
- 数据民主化：将专业工具和数据分析能力普及至非技术人员，提高企业整体的数据利用能力。
结尾的思考
通过这篇文章，希望你对大数据有了更深一步的理解，并且意识到在这个信息时代，如何运用数据来推动你自己的工作和生活是极其重要的。广泛的数据应用将在未来为我们提供更多的洞察和机遇。
无论是个人还是公司，学会善用数据资源，决策将变得更加科学和高效。这不仅能够提升我们的竞争力，更能开创出全新的未来。接下来就一起聊聊,大数据如何真正改变我们生活的方方面面吧。
七、理解大数据：如何利用数据驱动决策与创新
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代商业和社会发展的关键词。大数据不仅仅是数据的堆积，它更是一种价值的体现。在这篇文章中，我将与你探讨大数据的基本概念、应用以及如何利用它来推动决策与创新。
什么是大数据？
在技术快速发展的今天，我们正处在一个信息爆炸的时代。大数据通常是指那些规模巨大、增长迅速、结构复杂的数据集合。这些数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、交易记录、在线搜索等。
大数据的特点通常被总结为“五个V”：
- 体量（Volume）：数据量巨大，从TB到PB级别，甚至更高。
- 速度（Velocity）：数据生成和处理的速度极快，几乎实时。
- 多样性（Variety）：数据来源多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 真实性（Veracity）：数据的真实性和准确性，尤其是在数据来源复杂的情况下。
- 价值（Value）：从海量数据中提取的有用信息和洞见。
大数据的应用领域
借助大数据技术，我们可以在多个领域进行创新和改进。以下是大数据普遍应用的一些重要领域：
- 商业分析：企业可以通过分析客户数据来改善市场策略，提高销售额。
- 医疗健康：通过分析患者数据，医疗机构可以优化治疗方案，提升患者满意度。
- 金融服务：金融机构利用大数据进行风险评估和反欺诈，提升账户安全性。
- 智能交通：通过分析交通流量和模式，可以设计更有效的城市交通管理方案。
- 社交媒体分析：通过挖掘用户行为，企业能更好地了解客户需求，定制个性化服务。
如何利用大数据进行决策
面对海量数据，如何有效地进行决策是一个挑战。以下是我在利用大数据提升决策水平方面总结的几点经验：
- 数据收集与整合：首先，确保数据的来源多样，涵盖相关领域。有效的数据整合是进行后续分析的基础。
- 数据分析工具的使用：采用现代数据分析工具与技术，如机器学习、人工智能等，可以提高数据分析的效率和准确性。
- 构建数据驱动的文化：让团队成员意识到数据的重要性，并鼓励他们在决策中基于数据进行判断，而不仅仅依赖于经验。
- 持续监测与反馈：作用于市场的决策应是一个不断调整的过程。通过持续的数据监测，及时反馈决策的有效性，调整相应策略。
挑战与风险
尽管大数据技术为我们带来了诸多优势，但也伴随着许多挑战与风险。我认为需要关注的主要问题包括：
- 数据隐私与安全：随着数据量激增，保持用户数据的隐私和安全变得尤为重要。
- 数据质量：确保数据的准确性和一致性，避免因“垃圾进，垃圾出”而导致错误决策。
- 技术壁垒：一些企业在数据分析与应用技术上可能面临资源与人才的缺乏。
- 合规性：遵循相关法律法规，避免法律风险，尤其是在数据采集和处理时。
总结
大数据无疑是现代社会变革的强大推动力。通过合理利用大数据，我相信企业、组织和个人都能挖掘出更大的价值。在这篇文章中，我希望表达的是，掌握大数据的能力将会成为未来竞争中的关键。我鼓励读者尝试将数据分析融入自身工作与生活，寻找基于数据的创新机会。
希望通过这篇文章，你能对大数据有更深刻的理解，并明白如何将其应用于实践中。不管是商业、教育还是生活中的其他方面，大数据都将为我们带来更多的可能性。
八、大数据时代：如何运用数据驱动决策与创新
在当今这个信息爆炸的时代，大数据已成为指引企业发展与创新的重要力量。我总是被这样一个问题吸引：如何真正将海量的数据转化为可行的策略和决策？无论你是企业的决策者、产品经理，还是数据分析师，理解和利用大数据的能力都将极大地影响你的工作成效和企业的未来。
大数据的定义与价值
首先，让我们对大数据有一个清晰的认识。简单来说，它是指体量巨大、增长迅速以及多样化的数据集合，这种数据的体量超出了传统数据库的处理能力。大数据有三个主要特性：数量巨大、快速增长和多样性。通过对这些数据进行分析，我们能够获得更深入的洞察，以支持决策、预测趋势并推动创新。
数据如何驱动决策
在历史上，决策往往依赖于经验、直觉以及有限的数据支持。然而，在大数据的帮助下，我们可以实现数据驱动的决策。这种方式不仅提高了决策的准确性，也大大缩短了决策的时间。例如，企业可以通过数据分析了解消费者的购买习惯，从而精准定位市场策略。
那么，怎样的过程可以实现这个目标呢？
- 数据收集：通过多种渠道收集相关数据，包括社交媒体、在线购物、用户反馈等。
- 数据清洗：针对收集到的数据进行整理，去除无用或重复的信息，以确保数据的质量。
- 数据分析：使用数据分析工具和算法来识别模式和趋势，这可以包括统计分析、机器学习等技术。
- 决策实施：根据分析结果制定并实施策略，然后持续监测其效果，并进行调整。
大数据与创新
除了推动决策外，大数据还为企业的创新奠定了基础。我曾经在一家科技公司工作，利用大数据来开发新产品。在这个过程中，我们通过分析市场数据以及用户反馈，识别出未被满足的需求，并基于这些洞察进行产品设计。最终，我们成功推出了一款市场上独一无二的产品，这都是得益于大数据的支持。
因此，企业若想在竞争中脱颖而出，不妨考虑以下几种创新方法：
- 客户定制化：通过数据分析了解客户偏好，实现个性化产品与服务的定制。
- 预测性市场分析：运用历史数据预测未来趋势，以便及时调整市场策略。
- 效率优化：通过数据分析找出瓶颈，提高流程效率，节约成本。
存在的挑战
即便大数据带来了诸多优势，然而，企业在利用数据的过程中也面临一些挑战。数据隐私与安全问题、数据质量的控制、以及数据分析能力的缺乏，都是企业在大数据实践中需要克服的难题。特别是当我们处理用户的个人信息时，如何平衡商业目标与用户隐私之间的关系尤为重要。
结尾
在这个大数据的时代，掌握数据分析与利用的能力将是每一个行业人士需不断学习与实践的课题，尤其是在不断变化的市场背景下。我相信，运用大数据能够为我们的决策提供强大的支持，助力企业的持续创新与发展。想要在未来获得成功，唯有抓住大数据带来的机遇，才能在日益激烈的竞争中立于不败之地。
九、大数据时代：如何利用数据驱动决策和创新
在我们所处的这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了推动企业和社会发展的重要力量。随着信息技术的飞速发展，数据的产生、存储和分析能力日益增强。大数据不仅仅是一个热门词汇，而是一个真实的现象，彻底改变了各行各业的运作方式。
我常常思考，什么是大数据？简单来说，它是指那些庞大、复杂且不断增长的数据集，这些数据超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的特征通常可以用“5V”来概括：数据量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、真实性（Veracity）和价值（Value）。
数据驱动决策的重要性
在日常生活中，我们可能已经体会到了大数据带来的影响。许多企业通过数据分析来优化生产流程、提升服务质量、制定市场策略。例如，电商平台利用用户的购物数据，分析消费者喜好，从而实现精准营销，极大提高了销量。在这样的背景下，数据驱动的决策几乎成了企业成功的必经之路。
那么，如何才能更好地利用大数据呢？以下是一些个人的见解：
- 数据收集：企业需要明确哪些数据对决策最为关键。有些企业会选择通过社交媒体、在线问卷等方式收集第一手数据，实时反馈市场动态。
- 数据分析：收集到的数据需要经过分析，以提炼出有价值的信息。这可以通过数据挖掘、统计分析等手段实现。我自己在学习数据分析时，发现熟练掌握一些工具（如Python、R、Tableau等）能大大提高效率。
- 数据可视化：将复杂的数据用图表等方式呈现，能更直观地传递信息。例如，使用柱状图展示销售额的变化趋势，这样的表达方式通常比繁杂的数据表更具说服力。
- 决策落地：最后，经过分析和可视化后的数据才能转化成实际行动。企业领导在决策时，不仅要依靠数据，也要结合行业经验和市场预测。
大数据在各行业的应用
除了电商，许多行业也都在不断探索大数据的应用潜力。例如：
- 医疗行业：通过分析患者的医疗记录，医生能够更好地了解病情，为患者提供个性化的治疗方案。
- 金融行业：银行利用大数据分析客户的信用记录，制定更加科学的贷款政策，从而降低风险。
- 交通运输：通过交通数据的实时监测，城市交通管理部门可以及时调整交通信号，优化交通流量。
- 制造业：在生产过程中，企业通过实时数据监测设备的状态，根据数据反馈做出及时调整，提升生产效率。
未来的发展方向
面对快速变化的大数据环境，我们也许会问：未来大数据将如何发展？我认为，随着人工智能、物联网等新兴技术的引入，大数据的应用将愈加广泛。企业也将更加注重数据安全和隐私保护，给用户更多的安全感。同时，随着有关大数据的法律法规逐渐健全，数据的使用将更加合乎规范。
无论我们身处哪个行业，保持对大数据的敏感和学习能力，都是转型升级的关键。在这个大数据时代，只有能够灵活利用数据的企业，才能在竞争中立于不败之地。
当然，这些都是我个人的一些看法，希望能给你带来启发。如果你对大数据还有其他的好奇，或者在实践中遇到的困难，欢迎在评论区交流讨论！
十、大数据决策依据？
依据一：相信数据决策 大数据专案其实是披着科技皮的企业管理议题，善用数据解决问题，找到商机的人，可以借此改变企业的DNA。在开始用大数据前，最关键的一件事就是掌管企业的人要先对大数据有正确认知。大数据不是铁口直断，也不是神话，它就是一种新工具和思维，用对了，大数据可能帮助企业发现以往不曾注意的商机，帮助企业提升竞争力;若用错了，大数据就像是个无止尽的钱坑，投资大笔金额却没有成效。因此贯穿所有大数据策略的关键第一步，就是企业主需对大数据有正确认知。
依据二：问对问题，事情解决一半 有了企业主的支持，接下来要遵守的第二个原则就是：企业现在有什么迫切需要解决的问题?这个问题若解决了，可以带来多大的效益?很多企业对于大数据没什么想法，以为只要导入大数据就宛如神功护体，势如破竹，却忽略很多时候，有些问题搞不好根本不需要用大数据解决。
依据三：盘点企业内部数据成熟度 问对问题之后，接着企业应开始检视自己手边握有多少「黄金」?有多少数据可以用?平常有搜集数据的管道和习惯吗?不同部门之间的数据可以相容吗?如果现在数据不够用，要怎么获得新的数据?而且不同产业搜集数据的策略和目的也都不尽相同。依据四：成立高层级资料团队 。当大数据已成为企业决策的重要依据，大数据就已不是单纯的IT专案了，而是公司的核心战略，因此若企业已决定要做大数据，设立层级够高的大数据统筹单位是必须的。
依据五：跨部门合作，其利断金
成立专门的大数据单位还不够，大数据是解决商业问题的工具之一，只有技术人员却没有其他部门的参与，大数据专案要成功是凶多吉少。
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