健康的大數(shù)據(jù)環(huán)境始于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施, 但客戶習(xí)慣的數(shù)據(jù)收集必須有積極的數(shù)據(jù)使用，才能夠輕松地捕獲更多的基本數(shù)據(jù)來(lái)吸引更多更有趣的數(shù)據(jù)。不可避免的是如何區(qū)分各種格式的數(shù)據(jù),包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何才能從大數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值？

      正確地使用工具是至關(guān)重要的

      比如銀行和金融機(jī)構(gòu)。大多數(shù)這些機(jī)構(gòu)要用數(shù)據(jù)來(lái)更好地服務(wù)和了解他們的客戶。在對(duì)500家銀行的調(diào)查中, 57%的受訪的首席技術(shù)官回應(yīng)說(shuō),使用信息技術(shù)作為業(yè)務(wù)洞察力是他們銀行的三大重要趨勢(shì)之一。為此,銀行和金融機(jī)構(gòu)可以從分析大量的移動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)尋找結(jié)果：網(wǎng)絡(luò),電子郵件,自動(dòng)取款機(jī),社交媒體或更多。如果沒(méi)有分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力, 就很難找到不同數(shù)據(jù)集之間的相關(guān)性——這樣的化數(shù)據(jù)不是非常有用。

      需要定向分析與商務(wù)智能過(guò)程的方法

      企業(yè)必須能夠明確數(shù)據(jù)不同的結(jié)構(gòu)，例如來(lái)進(jìn)行分析聚集在酒吧的各種各樣的用戶: 他們是否是數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師，必須要有目的的分類數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)才能得到有效的數(shù)據(jù)，這其實(shí)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容?？蛻艚换ギa(chǎn)品的原始記錄也很重要, 例如,可以用許多不同的方式把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)不同的目的信息。產(chǎn)品設(shè)計(jì)師可能需要具體詳細(xì)的產(chǎn)品使用???????面:比如分析每個(gè)用戶按下按鈕之間的間隔, 并顯示相應(yīng)的結(jié)果。這些指標(biāo)將可能會(huì)支持提取到客戶數(shù)據(jù)，如分析產(chǎn)品性能記錄和客戶滿意度之間的相關(guān)性。相比之下, 產(chǎn)品客戶營(yíng)銷者可能更感興趣的是客戶購(gòu)買意向的粗粒度, 比如一天的什么時(shí)候客戶傾向于使用產(chǎn)品，這些信息就可以連接客戶人口統(tǒng)計(jì)后做出更有針對(duì)性的廣告。 這個(gè)目的的多樣性意味著從原始數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值不是一個(gè)機(jī)械過(guò)程。它需要讓人們理解各種數(shù)據(jù), 和操作這些數(shù)據(jù)的目的導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)特定的分析或BI（Business Intelligence商務(wù)智能）過(guò)程的方法。

      讓數(shù)據(jù)更有效

      數(shù)據(jù)集的規(guī)模必須考慮轉(zhuǎn)換的能力來(lái)選擇合適的引擎科技——是否可以符合公司開(kāi)展數(shù)據(jù)的大小和適合類型的工作的要求。你正在做的是一個(gè)有效的數(shù)據(jù)，這就要求從數(shù)據(jù)不同的結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵的價(jià)值出發(fā)。而且想要充分利用不斷收集的數(shù)據(jù)和格式，意味著需要建立不同的功能：數(shù)據(jù)管理、分析工具, 最重要的是負(fù)責(zé)產(chǎn)生價(jià)值的技術(shù)的人的統(tǒng)計(jì)和市場(chǎng)思維。也???????是說(shuō)大數(shù)據(jù)技術(shù)要從兩個(gè)層面來(lái)看：一是數(shù)據(jù)技術(shù)，二是統(tǒng)計(jì)思維。如何把收集的數(shù)據(jù)變成有價(jià)值的市場(chǎng)信息也是關(guān)鍵之一。

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