大数据流程与结构

操作大数据

为什么过程和结构很重要？短期内，它们是“操作”大数据的最佳方式，使之能够解决特定的业务问题，提高操作能力。从长远来看，它们帮助组织内化分析主导的思维，并灌输真正的数据驱动文化。

从根本上说，这是一个使用问题——即公司如何更好地使用他们拥有的数据？如何让每个人（高管、业务分析师、一线员工）更容易使用数据更高效、更有成效地开展工作？

大数据成功的结构

数据——包括但不限于大数据——是业务决策的基础。因此，在大数据生命周期的各个阶段表现更好的公司更有可能通过更好的决策取胜：

• 具有成本效益的收集、存储、集成和管理大量数据和品类
• 给予用户权限能够与数据流进行交互、询问并以其他方式接入数据流（最好是在自助服务的基础上）
• 在易读报告中对关键趋势、信号和模式进行可视化和演示，以支持标准运营审查和绩效管理周期
• 实时监控和发出市场趋势信号，从而增强响应能力，增强操作敏捷性。

值得注意的是，大数据过程和结构不是IT部门的专属练习。在制定议程和驱动讨论时， 我们应该关注商业问题和机会，而不是技术能力或限制。问题不在于“IT拥有哪些数据可以帮助我们选择正确的行动方针？”相反，是“我们需要什么数据——无论来自任何地方或任何人——来引导我们做出正确的决定？”

目前，从C级高管到业务分析师，没人会想公司在不讨论基本技术结构的情况下使用大数据。

坚实的基础应该围绕高度集成和分析支持的生态系统愿景来设计。这一愿景必须全面看待围绕大数据的战略需要。它还要求清楚地掌握大数据的工作原理。

这是事实，将大数据转换为可操作的见解和业务价值必须要有以下：

• 将存储库整合到整个业务中，以便对最终用户进行再利用和掩盖复杂性
• 相关用户可以随时访问高价值和高质量的数据流和分析工具
• 连接数据和发现平台，创建敏捷的自助服务功能
• 强大的数据管理实践、明确定义的业务规则和强大的治理作为持续数据使用的保护伞。

回报有多种形式。特定业务流程中更精确的见解、跨职能和业务单元更好的模式识别能力，以及对市场变化的更敏感性。此外，由于大数据和分析游戏不断变化，它们具有灵活性，设计良好的大数据基础设施在将来很久就会得到回报。

好奇Teradata能帮你什么？

了解我们的大数据解决方案