大資料就是把所有關聯的資料放在一起了。例如火車票系統、銀行系統、包括現行的房產登記等。大資料其實就是一個彙總的資料倉庫，目的就是為了統計分析，以便做出決策。

要想應用首先得有資料，即儲存在資料庫中的記錄，否則別說應用。各種雲伺服器上就有。

大資料是當下炙熱的一個名詞。

中國大資料中心在貴州的貴陽。我如何透過收集的大資料運用於商業專案中呢？

1:大資料一般會攬括哪些資訊呢？

1）、使用者的年齡，性別，地址，

2）活動範圍，消費習慣，消費場所

3）日購買，月購買，年購買資料

以上3點是主要大資料的基本資訊。

那麼我們如何去用呢？

透過以上使用者的基本資訊我們可以分析出以下幾個使用者的特性：

1:消費群分級：高階消費，中端消費，低端消費

2:使用者的興趣愛好。我們可以透過使用者購物或者閱讀，我們能夠判斷使用者感興趣的物品或者書籍。

3:確定大概的使用者消費場所。使用者消費購物軌跡，能夠提供我們分析使用者的消費預期，比如生日會，聚會活動，家庭聚集等。這樣可以提前推送相關的消費場景和物品。

4:大資料庫的使用者資訊越詳細，使用者的消費預測或者消費推送越精準，未來各大平臺會透過大資料，用人工智慧推送資訊，從而達到自動銷售，自動達成，提升銷售量。

隨著各行業逐漸走向多元化、服務化、個性化發展，行業競爭趨勢愈演愈烈，面對這種環境，利用收集資料資產以支撐戰略決策、風險規避、業務創新顯得尤為重要，因此許多資料治理、資料治理分析、大資料平臺專案實施開展，過程中如何真的做好並用好大資料，是很多企業都關心的問題。

首先是具備構建大資料的前置條件，以支撐大資料平臺更好的搭建及後續的使用，具體內容如下：

1. 有可利用的資料

2. 資料質量的保證

資料治理作為大資料分析的前提，從資料來源頭開始，保證資料的一致性、完整性、準確性，真正的資料治理需要專業的資料治理工具，如MDM主資料管理系統來從源頭上保障資料質量。

3. 資訊化基礎建設

真正做到大資料分析階段的企業，資訊化基礎設施都是較為完備的，一方面具備全面的資訊化系統，另一方面實現資料整合、應用整合、流程整合等操作，消除企業系統內外部、尤其內部的資訊系統孤島。

4. 堅定清晰的認知

要求管理者要具有較強的資訊化意識、超前的規劃能力、對待變革的創新力、推進執行的決斷能力，對構建情況持續監督和推進，擺正對大資料的預期，理性、長遠、全域性的看待大資料所帶來的成果。

一般來說，在滿足上述條件之後，就可以開始大資料的構建了，但如何構建才能保證用好，需要注重以下幾點：

1. 更加強調順勢而為

大資料熱潮的確炒的很火，但盲目追新並不可取，構建不得力，荒廢或調整的成本遠超於建設成本，可以根據自身分析需求，從資料門戶、資料分析平臺、全面大資料平臺一步一步構建。

2. 與當前業務相匹配

若想基於大資料分析結果為企業帶來價值，注重差異化，要貼近自身業務，從業務角度去考慮規劃，如業務梳理、邏輯關係、分析配置、效果展現等。

3. 多種方面進行選型

從產品、供應商、實施團隊多方面進行產品選型，選擇具備擴充套件開發能力、業務整合能力、敏捷應用能力、方案組合能力的產品；擁有自主智慧財產權，能夠提供底層原始碼級的服務，解決系統級問題能力的源廠商；具備豐富的行業知識及大資料分析專案實施經驗，提供成體系實施方法論，傳遞最佳實踐，擁有良好的專案風險預測和風險管控能力的實施團隊。

4. 企業員工應用學習

在具備意識、基礎、產品之後，用好大資料的最後一個關鍵就在於企業全體員工對平臺的學習和應用，包括管理者對平臺的使用、理解和建議，便於後續平臺更好的升級，更貼近業務；資訊化團隊對平臺應用、配置的掌握，便於後續獨立進行平臺維護、擴充套件或改造，實現自主可控。

teradata database

作為資料採集工具 和 資料整理工具

tableau 作為資料分析工具

現在大資料方面的培訓基本都是培訓開發技術的。這和以前的程式設計師去學java.c#，ios開發Android開發性質是一樣的，但大資料怎麼用？反倒沒什麼培訓，我始終覺得這個社會需要更多會用大資料解決問題，創新創造的人。

用資料價值助力科學的決策，是我們的追求。提高效率，減少浪費，做對決策，更快的做決策。