如何修改大數據形象

1. 如何將枯燥的大數據呈現為可視化的圖和動畫

有數據可視化工具的，大數據魔鏡，免費的大數據可視化分析工具，有最大的可視化效果庫！還有分析，預測等很多功能。

2. 行程碼大數據申報如何修改

下載行程碼APP。然後用手機號和身份證注冊。 新辦理的手機號其實和舊手機號申請行程碼的方式是一樣的。

3. 通信大數據卡如何修改

以下是通信行程卡如何開啟修改通信大數據行程卡的教程。

設備：一加OnePlus7T

系統：Hydrogen OS 10.0.11.HD65

軟體：支付寶版本號10.2.13

1、首先在手機中，打開支付寶。

4. 如何用形象的比喻描述大數據的技術生態

大數據本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的數據處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。
大數據，首先你要能存的下大數據。
傳統的文件系統是單機的，不能橫跨不同的機器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的設計本質上是為了大量的數據能橫跨成百上千台機器，但是你看到的是一個文件系統而不是很多文件系統。比如你說我要獲取/hdfs/tmp/file1的數據，你引用的是一個文件路徑，但是實際的數據存放在很多不同的機器上。你作為用戶，不需要知道這些，就好比在單機上你不關心文件分散在什麼磁軌什麼扇區一樣。HDFS為你管理這些數據。
存的下數據之後，你就開始考慮怎麼處理數據。雖然HDFS可以為你整體管理不同機器上的數據，但是這些數據太大了。一台機器讀取成T上P的數據（很大的數據哦，比如整個東京熱有史以來所有高清電影的大小甚至更大），一台機器慢慢跑也許需要好幾天甚至好幾周。對於很多公司來說，單機處理是不可忍受的，比如微博要更新24小時熱博，它必須在24小時之內跑完這些處理。那麼我如果要用很多台機器處理，我就面臨了如何分配工作，如果一台機器掛了如何重新啟動相應的任務，機器之間如何互相通信交換數據以完成復雜的計算等等。這就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代計算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的設計，採用了很簡化的計算模型，只有Map和Rece兩個計算過程（中間用Shuffle串聯），用這個模型，已經可以處理大數據領域很大一部分問題了。
那什麼是Map什麼是Rece看
考慮如果你要統計一個巨大的文本文件存儲在類似HDFS上，你想要知道這個文本里各個詞的出現頻率。你啟動了一個MapRece程序。Map階段，幾百台機器同時讀取這個文件的各個部分，分別把各自讀到的部分分別統計出詞頻，產生類似
（hello, 12100次），（world，15214次）等等這樣的Pair（我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化）；這幾百台機器各自都產生了如上的集合，然後又有幾百台機器啟動Rece處理。Recer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞彙統計結果（當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊）。然後這些Recer將再次匯總，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每個Recer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。
這看似是個很簡單的模型，但很多演算法都可以用這個模型描述了。
Map＋Rece的簡單模型很黃很暴力，雖然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了內存Cache之類的新feature，本質上來說，是讓Map/Rece模型更通用，讓Map和Rece之間的界限更模糊，數據交換更靈活，更少的磁碟讀寫，以便更方便地描述復雜演算法，取得更高的吞吐量。
有了MapRece，Tez和Spark之後，程序員發現，MapRece的程序寫起來真麻煩。他們希望簡化這個過程。這就好比你有了匯編語言，雖然你幾乎什麼都能幹了，但是你還是覺得繁瑣。你希望有個更高層更抽象的語言層來描述演算法和數據處理流程。於是就有了Pig和Hive。Pig是接近腳本方式去描述MapRece，Hive則用的是SQL。它們把腳本和SQL語言翻譯成MapRece程序，丟給計算引擎去計算，而你就從繁瑣的MapRece程序中解脫出來，用更簡單更直觀的語言去寫程序了。
有了Hive之後，人們發現SQL對比Java有巨大的優勢。一個是它太容易寫了。剛才詞頻的東西，用SQL描述就只有一兩行，MapRece寫起來大約要幾十上百行。而更重要的是，非計算機背景的用戶終於感受到了愛：我也會寫SQL！於是數據分析人員終於從乞求工程師幫忙的窘境解脫出來，工程師也從寫奇怪的一次性的處理程序中解脫出來。大家都開心了。Hive逐漸成長成了大數據倉庫的核心組件。甚至很多公司的流水線作業集完全是用SQL描述，因為易寫易改，一看就懂，容易維護。
自從數據分析人員開始用Hive分析數據之後，它們發現，Hive在MapRece上跑，真雞巴慢！流水線作業集也許沒啥關系，比如24小時更新的推薦，反正24小時內跑完就算了。但是數據分析，人們總是希望能跑更快一些。比如我希望看過去一個小時內多少人在充氣娃娃頁面駐足，分別停留了多久，對於一個巨型網站海量數據下，這個處理過程也許要花幾十分鍾甚至很多小時。而這個分析也許只是你萬里長征的第一步，你還要看多少人瀏覽了跳蛋多少人看了拉赫曼尼諾夫的CD，以便跟老闆匯報，我們的用戶是猥瑣男悶騷女更多還是文藝青年／少女更多。你無法忍受等待的折磨，只能跟帥帥的工程師蟈蟈說，快，快，再快一點！
於是Impala，Presto，Drill誕生了（當然還有無數非著名的交互SQL引擎，就不一一列舉了）。三個系統的核心理念是，MapRece引擎太慢，因為它太通用，太強壯，太保守，我們SQL需要更輕量，更激進地獲取資源，更專門地對SQL做優化，而且不需要那麼多容錯性保證（因為系統出錯了大不了重新啟動任務，如果整個處理時間更短的話，比如幾分鍾之內）。這些系統讓用戶更快速地處理SQL任務，犧牲了通用性穩定性等特性。如果說MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三個就是剔骨刀，靈巧鋒利，但是不能搞太大太硬的東西。
這些系統，說實話，一直沒有達到人們期望的流行度。因為這時候又兩個異類被造出來了。他們是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它們的設計理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用計算引擎Tez或者Spark來跑SQL，那我就能跑的更快。而且用戶不需要維護兩套系統。這就好比如果你廚房小，人又懶，對吃的精細程度要求有限，那你可以買個電飯煲，能蒸能煲能燒，省了好多廚具。
上面的介紹，基本就是一個數據倉庫的構架了。底層HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。這解決了中低速數據處理的要求。
那如果我要更高速的處理呢看
如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鍾之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming（流）計算。Storm是最流行的流計算平台。流計算的思路是，如果要達到更實時的更新，我何不在數據流進來的時候就處理了看比如還是詞頻統計的例子，我的數據流是一個一個的詞，我就讓他們一邊流過我就一邊開始統計了。流計算很牛逼，基本無延遲，但是它的短處是，不靈活，你想要統計的東西必須預先知道，畢竟數據流過就沒了，你沒算的東西就無法補算了。因此它是個很好的東西，但是無法替代上面數據倉庫和批處理系統。
還有一個有些獨立的模塊是KV Store，比如Cassandra，Hbase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到無法想像）。所以KV Store就是說，我有一堆鍵值，我能很快速滴獲取與這個Key綁定的數據。比如我用身份證號，能取到你的身份數據。這個動作用MapRece也能完成，但是很可能要掃描整個數據集。而KV Store專用來處理這個操作，所有存和取都專門為此優化了。從幾個P的數據中查找一個身份證號，也許只要零點幾秒。這讓大數據公司的一些專門操作被大大優化了。比如我網頁上有個根據訂單號查找訂單內容的頁面，而整個網站的訂單數量無法單機資料庫存儲，我就會考慮用KV Store來存。KV Store的理念是，基本無法處理復雜的計算，大多沒法JOIN，也許沒法聚合，沒有強一致性保證（不同數據分布在不同機器上，你每次讀取也許會讀到不同的結果，也無法處理類似銀行轉賬那樣的強一致性要求的操作）。但是丫就是快。極快。
每個不同的KV Store設計都有不同取捨，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更復雜的操作。必有一款適合你。
除此之外，還有一些更特製的系統／組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。
有了這么多亂七八糟的工具，都在同一個集群上運轉，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一個重要組件是，調度系統。現在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你媽在廚房監工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去殺雞了。只要大家都服從你媽分配，那大家都能愉快滴燒菜。
你可以認為，大數據生態圈就是一個廚房工具生態圈。為了做不同的菜，中國菜，日本菜，法國菜，你需要各種不同的工具。而且客人的需求正在復雜化，你的廚具不斷被發明，也沒有一個萬用的廚具可以處理所有情況，因此它會變的越來越復雜。

5. 大數據數據碼怎麼改

點擊大數據碼，點擊展開更多。在更多頁面，點擊重新申請。出現提醒，點擊確定。輸入新手機號碼。完善資料，點擊提交，這樣就修改成功。
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

6. 數據可視化如何讓大數據更加人性化

每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。

縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。

比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。

未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。

如何設計更加人性化的數據可視化效果？

其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。

近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。

大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：

首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。

其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。

這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。

康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化

康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。

康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。

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7. 大數據需要好設計

大數據需要好設計
越來越多的企業開始意識到優秀的設計之於數據的重要性。優秀的設計可以讓枯燥乏味的數據變得更加直觀、友好，從而幫助顧客理解數據的意義，讓企業與顧客建立更好的關系，從而更好地發揮作用。
許多公司一直相信大量囤積數據的好處，現在他們正在尋找能利用這些數據造福顧客的方法。大數據給各行各業的企業提供了一個變得更加透明、更值得信任，並在競爭中脫穎而出的機會，而且能讓他們的用戶在產品和服務上獲得更加個性化的體驗。
大量的數據造成了巨大的復雜性，而設計的力量可以化繁為簡，讓這些數據能被普通人理解，因此設計在大數據上就有了用武之地。它的作用就是把信息變成人們可以使用的、有意義的觀點，賦予冷冰冰的數據以生動的含義，同時把數據與我們居住的這個紛繁復雜的世界聯系起來。那麼企業應該如何更好地利用設計，使人們從「怕數據」變成「愛數據」呢?
我們開始發現，在智能手機和其它聯網設備的影響下，消費者的行為和預期正在發生變化。這些設備帶來了海量的數據點，揭示出人們在任何特定時刻需要哪些信息，以及他們希望從哪裡獲得信息。消費者們已經意識到他們的數據是有價值的，因此他們可以期望、甚至是要求對方用某種價值來交換他們的數據。數據已經成了一種新的貨幣，企業也要從這個角度來看待數據。人們願意拱手送上的信息越多，企業利用這些信息為消費者量身打造某種體驗的潛力就越大。但是人們對於隱私問題的擔憂卻讓這個過程變成了一個復雜的挑戰。
對於許多企業來說，如何讓用戶覺得自己在用一種很「酷」的方式使用他們的數據，而不是以一種鬼鬼祟祟、令人不自在的方法使用他們的數據，這是一個很難把握的平衡。設計師解決這個挑戰的方法是建立一套貌似能神奇地對某個用戶的習慣做出回應的系統。視頻網站Netflix就是一個很好的例子。Netflix通過謹慎地利用用戶的瀏覽數據，來向用戶推薦他們可能喜歡的其它視頻，讓用戶覺得這些視頻都是為自己量身推薦的。移動社交網站Foursquare則已經轉型成了一個推薦引擎，會根據用戶的地理位置和一天中不同的時間，向用戶推薦有用的信息和當地的優惠服務。只要企業把用戶的數據當成一項服務來妥善使用，隨著用戶提供的信息越多，他們的體驗就會越好，從而逐漸打消消費者對於企業可能泄露用戶個人信息的疑慮。
數據不會為了你而自動創新。數據可以展現某些模式，幫助我們預測結果，也可以幫助我們驗證理論。但是當研發某些全新事物時，光靠數據無法催生出下一代的「殺手級」產品。如果美劇《雙峰鎮》(Twin Peaks)的編劇或加拿大太陽馬戲團(Cirque de Soleil)的老闆當初只在數據的預測范圍內考慮問題的話，那麼觀眾的欣賞偏好數據可能會顯示《雙峰鎮》的品味太古怪了，另外的數據則會顯示，在日益低迷的馬戲市場上開辦一家新的馬戲團是件多麼瘋狂的事。
對於從事「創新」業務的企業來說，好的設計是成功的關鍵因素之一。設計師可以幫助企業設想它們的業務定位，或者對現有的業務進行重新設想。創意是發明創造的關鍵，而對於創造性的突破來說，數據仍然非常重要——尤其是當它和人類獨有的想像力和直覺結合在一起的時候。
大企業傳統上喜歡讓咨詢顧問來告訴他們如何利用數據來為企業服務，以提高公司業務的效率，同時更好地進行實時決策。而技術人員則喜歡以靈活的方式構建數據。它們會對數據進行分析組合和交叉引用，以使它更加高效和智能。
設計師則喜歡從一個全然不同的角度利用數據。他們會直觀地思考對於終端用戶和活生生的人來說，怎樣才能從數據中獲益。設計師有一個根深蒂固的想法，就是關注怎樣把事情簡單化，唯一的目的是取悅終端用戶，不管這些用戶是企業用戶還是普通消費者。設計師們知道如何把復雜、分散的數據變得形象化，變得易於理解，更重要的是變得更加人性化。在如何讓數據適應我們紛繁復雜的生活和現實世界的問題上，設計可以扮演一個關鍵的角色。我們生活的方方面面都需要依賴於種種數據服務，而設計師可以給這些服務帶來故事情節和人情味。
對於屏幕上的體驗來說，尤其是對於移動設備的屏幕體驗，簡潔已經成了一個口號。如果一家公司希望用更智能的方式來利用數據造福用戶，服務的設計可以給他們最重要的服務帶來簡潔的特性。下面幾個例子就說明了以設計為導向的數據使用可以產生的力量。
瑞典有一家名叫「3」的移動運營商，它把話費賬單從每月一次的惱人服務變成了一項有用的服務。它推出的「My3」手機應用可以使用戶實時看到自己的使用數據，讓他們知道自己的話費和流量還剩多少。如果用戶的剩餘通話時間不多了，他們也可以通過這款應用獲得更多的信用，到了月底的時候，用戶就不會對著高額的話費賬單大吃一驚了。用戶也可以通過這款應用直接撥打客服電話，同時它會告訴你，要等多長時間才能撥通某位客服人員的電話。這款小小的應用重塑了電話賬單給用戶的體驗，使它從一種靜態的、單向的告知方式變成一項個性化的服務，不僅可以根據用戶的行為做出調整，還允許用戶即時採取行動。
這是一個很好的例子，它把世界上的一種最呆板、也可能是最令顧客厭煩的數據變成了另一番模樣。而且令人吃驚的是，用戶非常喜歡這項服務，作為一項電話賬單應用，用戶居然在應用商店中給它打了平均4.5星的高分。
「3」的故事也告訴我們，一家企業在靈感的驅使下可以實現怎樣的華麗轉身。在和其它運營商競爭的過程中，「3」在使用用戶數據上另闢蹊徑並取得了成功。
谷歌(Google)的Google age服務改變了醫生與患者間的交流方式，現在我們看到，醫療專業人士已經開始主動擁抱信息和數據革命。他們已經開始採取一種前瞻性的姿態，採用那些能夠促進醫患關系的數據解決方案。
SMART是哈佛醫學院(Harvard Medical School)和波士頓兒童醫院(Boston Children』s Hospital)聯合發起的一個項目，目的是重新設計小兒生長曲線。小兒生長曲線幾乎會用到兒童的每次就診中。不過很多父母對這個曲線反映的信息都不甚了解。在某些情況下，這種情況可能導致這個曲線的數據遭到錯誤解讀，從而導致災難性的後果。SMART採取了以設計為導向的方法，建立了一個全新的小兒生長曲線應用，不僅易讀易懂，還可以在醫生和患兒父母之進行分享。這款應用從兩個角度展示了患兒的數據，一種是從醫生的角度，一種是從父母的角度。後者使用的是簡化版本的數據，醫生可以更好地向患兒父母解釋生長曲線所反映的情況以及各種比例數值的意義。它沒有採用復雜的數值，而是用簡明的圖像來呈現兒童的發育情況，確保醫生和父母都能了解孩子的情況。
類似SMART和My 3這樣的項目近來呈明顯增加之勢，它們的核心挑戰就是如何讓普通人了解各種數據的含義。顯然許多企業也會面臨類似的問題。設計可以通過以下方法幫助企業解釋各種數據的含義，找到用數據為顧客造福的機會。
用數據做指引，而不是做決定：用數據創造一個便於理解和學習的條件，但不要讓數據的重要性超過創意和靈感，也不要忽視信心的重要性。
關心客戶：把數據的洞察力和價值從你的企業擴展到你的客戶身上。
打亂數據，推倒重來：我們住在一個混亂的世界。如果你的數據很純粹，如何適應這個混亂的世界?利用設計把數據變得個性化、情緒化，多講故事。
不要光理解數據，更重要的是要理解人。你是不是正在考慮再招聘一個數據分析師來解釋你現有的海量數據呢?其實，為何不招一個心理學家呢?
學會典雅和簡潔。數據科學可能是復雜的、抽象的甚至是醜陋的。設計可以給你帶來簡明和清晰。優秀的設計也可以幫你以美麗典雅的方式展示數據，把那些覺得數據枯燥無味的人吸引回來。
邁出創造性的「自信一躍」。一個融合了直覺和想像的創造性過程可以帶來光靠數據無法完成的創新。如果你想重塑業務或發明什麼新東西，這一點更是至關重要。

8. 通信大數據卡如何修改

不能修改，你去過哪都會如實記錄下來。

「通信大數據行程卡」分析的是 「手機信令數據」 ，通過用戶手機所處的基站位置獲取，信令數據的採集、傳輸和處理過程自動化，有嚴格的安全隱私保障機制，查詢結果實時可得、方便快捷。

「通信大數據行程卡」的數據可以全國通用，真正做到全國一張網全面覆蓋，還可以查詢到本人國內手機號的國際行程。這些在確保用戶信息安全的前提下，將會為疫情防控、復工復產、道路通行、出入境等方面提供科學精準的技術支撐。

行程卡提供的位置查詢服務數據來源是 「手機信令數據」 ，通過用戶手機所處的基站位置獲取。為確保通信連續、實現覆蓋無盲區，提供更好的通信服務質量。

行政區劃交界處的兩地基站信號可能會交叉覆蓋，造成結果的偏差。如果用戶居住在靠近城市邊界的位置，或者長途自駕、乘坐火車等就有可能出現這種情況。

9. 將大數據轉化為大價值的10種途徑

將大數據轉化為大價值的10種途徑
大數據可以產生很多價值，但前提是只有當您企業真正知道如何充分利用這些大數據的時候。
當前，大數據顯然已經登上了歷史舞台——在全球范圍內，擁有超過半數的企業組織都已經將大數據項目視為其未來發展的機遇，並計劃在未來幾年內進一步的增加對大數據項目的投資。
但是，大數據的價值並不僅僅只是來自對於相關數據信息的收集而已，這僅僅只是起點。大數據的真正價值來自於您所在的企業組織利用所存儲的信息以發現新的洞察分析見解的能力，然後從中提取出有用的價值，以推動企業做出更好的業務決策，促進企業業務的發展。
現如今，現代化的商務智能解決方案可以通過用戶友好的解決方案來降低企業進入的大數據項目的壁壘，並進一步的提升大數據的價值。這允許企業組織內的更多的相關人員(不僅僅只有數據科學家)能夠就您企業所收集的數據進行訪問、分析和協作。
您企業的團隊如何獲取大數據的驅動價值?
大數據能夠為您的公司提供更為詳細的洞察分析，來洞察企業的各個方面的關鍵要素，以推動更好、更自信、且數據驅動的商業決策。
其培養一種積極開拓探索的企業文化，鼓勵企業員工們通過數據分析來試驗和驗證他們的想法。
通過讓每名相關的工作人員都能訪問到這些大數據信息，推動您企業業務的下一此大的創意性變革的理念可以來自企業的任何一名員工——而不僅僅只是數據科學家。
究竟什麼是大數據?
大數據是數據量相當龐大或結構相當復雜，以至於一般性的企業組織機構難以使用標準的資料庫和軟體工具對其進行管理。但由於每家公司都有不同的能力和要求，故而「大數據」其實可以說是一個相對較為主觀性的術語——對某一家企業組織來說的「大」數據，對另一家企業組織而言可能僅僅只是「平均」性的數據。
想要從您企業的大數據投資項目中獲得更多價值嗎?
如下，我們將為您介紹10種有助於您所在的企業更好的從大數據分析項目中獲取價值的方法：
選擇正確的訪問大數據的方法。
獲得更好的洞察分析的能力與企業所收集到的數據信息有關。
讓整個企業組織都能夠訪問到大數據。
讓相關用戶能夠很容易的找到他們所需要的數據信息。
推動企業內各部門間的協同合作，以推動創新。
打造一個靈活敏捷的分析環境，以便滿足每位用戶的需求。
確保企業所採用的分析解決方案能夠方便的讓相關員工在任何地方採用任何設備均能夠輕松訪問。
部署可擴展的解決方案，確保其能夠隨著企業組織的業務需求的不斷變化而變化。
確保您企業的商務智能解決方案可以很容易地適應未來的技術。
選擇具有廣泛合作夥伴生態系統的BI解決方案。
一、選擇正確的訪問大數據的方法
當涉及到如何訪問和分析所有的數據信息時，沒有一套一成不變的方法——畢竟，每家不同的企業組織都會有著不同的需求、不同的用例和不同的基礎設施配置。
您企業所選擇的方法或方法的組合將取決於所需要滿足的特定用戶的實際需求，並權衡您所願意接受的各種折衷。
當企業組織在選擇大數據的訪問方法時，所需要考慮的相關問題：
您企業需要支持多少數據?數以百萬計的?抑或是數十億的?
相關非技術用戶是否需要訪問您企業的數據，或者僅僅只有IT和數據專家們訪問這些數據呢?您企業將只在整個數據集上運行數據分析嗎?或者您企業還希望能夠分析可選擇的相關數據呢?
您企業是否需要為終端用戶提供流暢、高交互性的體驗?靈活性或用戶性能對您企業的業務來說是最為重要的嗎?
二、企業獲取洞察分析的能力更多的關乎到企業對相關數據是如何收集的
以前，您企業的大數據項目所面臨的最大的挑戰可能是從廣泛的數據源中識別和收集您企業業務真正所需要的數據信息。
而到了今天，這部分比以往更容易。現在，真正重要的是您企業是否可以收集並整合所有這些數據信息——無論這些大數據具體是來自何處也不管其格式究竟如何，並最終發現所有相關數據信息中的所有可能的聯系。
為了獲得對於大數據的更為全面的掌握，企業組織亟待採用具有關聯模型的BI解決方案，以便您企業可以瀏覽所有數據中的所有關聯。這樣，您企業的用戶將始終可以訪問您企業業務的完整視圖，以便他們可以做出更好、更明智的決策。
與傳統的數據模型不同(傳統的數據模型會限制您所能夠看到的數據，這些數據如何連接以及您所能夠執行的查詢)，關聯模型則可以識別您企業的所有數據之間的所有關系。這使得每位用戶 ——不僅僅是數據科學家——均可以快速輕松地探索他們所需要的合適的數據，並使用互動式的選擇和關鍵字搜索來發現意想不到的關鍵和洞察見解。
三、讓整個企業組織均可以訪問大數據
當大數據這一理念剛剛興起的時候，僅僅只有極少數的人意識到其所蘊含的巨大潛力——這些人主要是數據科學家和分析師。非專業人士根本不具備以有意義的方式探索和使用數據所需的知識、工具或經驗。
而今，這種狀況已經一去不復返了。現在，您企業必須將大數據置於業務部門的用戶手中。畢竟，只有那些與您企業的業務最接近的員工們才真正的知道要提出哪些有價值的問題;以及由數據所驅動的哪些分析見解將對企業的業務產生最大的影響。
正確的自助式商務智能解決方案可以在這方面為企業客戶提供有力的幫助，其能夠讓業務部門的用戶順利訪問到他們所需的數據，同時讓數據治理和管理的許可權掌握在您企業的IT團隊手中。藉助自助式服務商務智能解決方案，業務部門的用戶可以使用互動式的可視化儀錶板來自由的探索數據，並在不依賴IT部門的情況下找到問題的答案，改進業務流程，並推動整個企業組織內的創新。
推動企業朝著自助式分析方向轉變的因素：
在最近的一份報告中，Forbes Insights調查了449位資深的IT和商業專業人士，了解了他們為什麼決定轉向採用自助服務模式：
62%的受訪者希望對於數據獲得更多的開放式訪問。
76%的受訪者希望獲得更為及時的數據分析。
71%的受訪者希望獲得質量更高的數據和分析。
四、讓用戶可以輕松找到其所需的大數據信息
越來越多的企業業務管理者希望通過確鑿的證據來支持他們的業務決策過程。但不幸的是，這些用戶往往缺乏經驗，因為他們需要在一個龐大的，不斷增長的數據存儲庫中找到他們所需要的答案。
為了幫助業務部門的用戶們找到這些答案，並從大數據中獲得更多的投資回報，您企業需要讓他們難過輕松的探索大數據。
您企業可以通過提供BI解決方案來實現這一點：
允許業務部門的用戶直觀地訪問到所需的數據，而不需要依靠IT來運行查詢和生成報告。
並提供自然語言搜索功能，便於查找他們所需的信息。
發現不同來源的數據之間的連接和關系——甚至是以意外的方式發現不相關的數據。
用清晰簡潔的方式實現數據的可視化和形象化。
何為自然語言搜索，其如何為企業提供幫助?
藉助自然語言搜索，用戶可以使用常規口語進行查詢。這對於缺乏數據專業知識，並且可能並不知道在資料庫中如何查找精確信息所需的技術術語的用戶極其有用。包含此功能的BI解決方案使更多的用戶(而不僅僅是數據科學家)能夠從企業的大數據中獲得洞察分析能力。
五、促進企業部門間的協作，以推動創新
一項偉大的發現如果不能共享，又有什麼益處呢?如果您企業內部的相關人員不能與更廣泛的同事們分享他們的見解，那麼您企業無疑錯過了最佳的推動部門間合作的機會，也不利於這些好的最初的想法理念進一步的擴展，並使其更好。更糟糕的是，如果其他的同事沒有聽說過您的發現，他們最終可能會重復類似的數據探索，進而導致企業生產力的下降。
但僅僅分享數據是不夠的，您企業必須以正確的方式分享數據。
考慮採用一款「企業就緒」的商業智能解決方案——其既能夠提供自助分析的自由度(允許每位用戶在他們認為合適的時候探索和共享數據)，同時還能夠為企業提供全面的治理能力(控制誰有許可權訪問哪些數據信息，所以每位員工都能夠基於單一的事實來源開展工作)。
通過在自助服務和大數據管理之間取得平衡，您企業可以充分利用整個企業組織的集體智慧，結合多個團隊和個人的專業知識來傳播新的想法和理念，促進討論，並推動創新。
確保企業的BI解決方案得到妥善管理：
有效的數據治理可確保在整個企業組織內正確控制和管理對分析功能和對於大數據的訪問。
如果缺乏適當的大數據治理水平，就會出現錯誤、變化和冗餘，進而導致用戶難以驗證數據中的真實情況，從而導致延遲和中斷。
正確的大數據治理可以幫助您企業避免發生上述的不一致，並確保每位員工都能夠從相同的可信數據中獲得他們所需的洞察分析。
六、打造靈活敏捷的分析環境，以切實滿足每位用戶的需求
保持與大數據所提供的大量新信息的同步是一個不小的挑戰。大數據的猛烈沖擊可能會使商業用戶難以真正深入的挖掘，探索並及時獲得他們所需的答案。
為了保持活力，您企業應該考慮創建靈活敏捷分析環境，您的IT團隊可以快速並逐步構建BI解決方案，以應對業務用戶不斷變化的需求。
例如，隨著用戶對數據更加熟悉，您企業可能需要從指導分析發展到自助服務BI。
這使他們能夠自行探索更多的大數據，並更快速地深入細節。使用靈活的框架，您企業可以輕松的滿足這些用戶的需求，而無需花費大量成本或開發時間。
七、確保用戶能夠在任何設備上隨時隨地訪問分析解決方案
隨著手機、平板電腦和筆記本電腦的計算能力的不斷增強，企業員工們越來越多地在辦公室之外進行業務的處理。
無論是在火車上，在機場候機廳還是在客戶會議上，現在的企業業務團隊都希望能夠在任何業務需要的時候訪問他們的工作資料。
為了滿足這些需求，您企業需要能夠以各種形式向客戶和用戶提供分析解決方案——確保他們無論何時何地，對於所需全部功能都能夠得到滿足的期望。
除了通過基於雲服務或在線門戶提供對分析解決方案的直接訪問之外，確保用戶能夠在任何地方均能夠實現順利訪問的另一種方式是在企業的嵌入式分析應用程序中使用開放式API。通過在用戶的日常工作環境中提供強大的分析功能，您可以確保每位業務用戶都可以在他們需要時隨時訪問所需的信息。
自助服務商業智能為大眾帶來了分析的力量，但對於一些用戶來說，獲得額外的應用程序則可能是一大真正的挑戰。 這就是為什麼有些產品和組織直接將分析嵌入到用戶每天所使用的熟悉的環境或應用程序中的原因所在了。
八、部署實施可隨企業業務需求不斷變化的可擴展的解決方案
通常情況下，企業所收集的大數據的量只會越來越大。但無論數據存儲庫怎麼擴展，您的用戶都希望獲得順暢的訪問體驗，而不必等待很長時間或經歷中斷。隨著數據集的不斷增長，大多數工具都難以跟上這一需求。
為了確保用戶能夠以他們想要的方式繼續探索數據，請採用可隨需擴展的BI平台，即使數據量增加並且應用程序變得更加復雜，也可以提供出色的性能。該平台應該採用多種工具和方法，以便您企業可以保持為最終用戶提供互動式的動態體驗，而不管您企業產生了多少數據。
此外，尋找一款使用內存處理執行即時計算的商業智能解決方案。
這些解決方案可以以「思考速度」處理和回答問題，使用戶可以不斷的保持繼續的挖掘和探索。這反過來可以在整個企業組織內推動勇於開拓創新和探索的企業文化。
何為內存中的處理，其能夠為企業組織帶來什麼樣幫助：
內存資料庫 (in-memory database) 是一種數據處理技術，其在隨機存取存儲器(RAM)中暫時存儲和計算信息，而無需在每次用戶進行新的選擇或計算時都從磁碟存儲中提取數據。數據可以在RAM中更快速地讀取和分析，從而使得較之採用更傳統的方法，報告(和決策制定)更快。
九、確保您企業的BI解決方案可以輕松適應未來的技術
管理和探索大數據的技術正在迅速改變，以便為當下的企業客戶提供更好，更快的解決方案，進而從大數據中獲取洞察分析。但是將最新技術整合到現有的分析平台中可能具有挑戰性，有時甚至是不可能的。故而企業應該確保您所採用的分析解決方案能夠快速，輕松地與新技術實現集成。
例如，開放的API可以為您企業的現有解決方案帶來新的功能，就像添加幾行代碼一樣簡單。擁有專注於定製開發的在線社區也很重要。由此，開發人員們可以通過與其他人員輕松協作來確保您的產品或解決方案能夠與最新的技術進步保持同步。
什麼是開放式API?
一款開放的API是一個公開的介面，開發人員可以使用它將第三方解決方案集成到他們自己的解決方案中。實質上，開放式API能夠控制兩款不同的應用程序如何輕松地進行通信，並相互交互。提供開放式API的BI解決方案使企業能夠輕松插入多種解決方案，執行獨立解決方案所無法實現的特定功能。
十、選擇具有廣泛合作夥伴生態系統的商務智能解決方案
當涉及到大數據項目時，有時候企業需要一點額外的幫助才能看到整體的狀況。在選擇商業智能解決方案時，企業務必需要尋找能夠與大量多種技術維持合作關系的供應商。
這將有助於簡化數據交互，確保您企業的所有BI解決方案能夠高效地工作。此外，擁有足夠的合作夥伴可以隨時為您企業的業務需求提供最合適的解決方案——無論現在還是未來。
您企業應選擇哪些類型的技術合作夥伴?
數據存儲和管理解決方案提供商可存儲和查詢您企業的數據，並提供運行分析解決方案所需的基礎架構。
數據整理(Data wrangling)解決方案提供商將原始數據精煉，並重塑為可用數據集。
機器學習解決方案提供商通過使用從數據迭代學習的演算法來自動化分析模型構建。
大數據，大潛力
大數據有可能改變您企業的業務，但為了能夠真正從貴公司的大數據項目中獲得真正的價值，您企業需要知道如何充分利用大數據。
恰當的商業智能解決方案可以幫助您企業最大化您的大數據投資回報，其方法是：
提供完整的業務視圖和影響企業業務的外部因素。
在您的業務的每個領域推動更好的以數據為導向的決策。
讓更多的業務用戶能夠隨時隨地訪問和探索大數據。
在整個企業組織中培養協作、積極開拓探索和創新的企業文化。
隨著業務的增長而實現規模化的擴展，以滿足未來的需求。