數據規模越大，分析結果的精確度就越高，千萬億、甚至百億億字節量級的數據所能分析出的結果相對精準。但如果數據不夠大，很多數據挖掘和預測工作就沒有辦法進行。



　　大數據對社會發展產生各個方面的危害，大家怎樣掌握大數據時代的機會，必須謹慎對待大數據產生的挑戰�？偨Y起來，關鍵有三個層面：



　　(一)大數據時代，數據梳理和清理工作



　　(1)數據梳理和清理工作是數據分析的基本。大數據權威專家依據工作經驗，廣泛認為該工作是一項基本性工作，用時多且簡易，占到數據分析工作量的60%之上，是數據分析前提條件和基本。在這里基上，數據分析工作必須對數據開展標志，開展深層剖析，編寫專題調研，保證結果能夠實行，**貫徹落實到管理決策和執行。



　　(2)大數據時代，必須充足依靠IT技術水平的管理數據品質工作。在大數據時代，人工服務逐單發覺、處理數據產品質量問題的方法成本增加、**率低，不能不斷。要盡可能規范性、專業化、自動化技術管理方法數據品質工作，將節省下的人力資源管理資金投入到新難題的科學研究中。



　　(二)大數據時代，數據分析的特性



　　(1)選用倒金字塔模式分派“思索、工作、共享”的時間比例。數據分析工作包含三一部分：“思索”，剖析具體難題，將具體難題轉換成數學分析模型，明確提出解決方法的全過程;“工作”，將解決方法程序化交易，得到結果的全過程;“共享”，將剖析的結果，轉換為管理決策，大肆宣揚的全過程。在時間分派上，金字塔結構或柱狀構造的遍布方式并不是**構造，倒金字塔結構構造較為**。即，思索的全過程花得時間長些，能夠降低中后期工作量，事半功倍。



　　(2)根據數據分析開展決策。很多人存有錯誤觀念，覺得數據分析便是做表格、寫匯報。在大數據時代，數據分析不僅滯留在這里，必須開展深層剖析，創建數據化管理決策的步驟。要重視數據、了解數據，但不封建迷信數據。在重視數據、尊重事實的前提條件下，降低主觀原因的影響，迅速作出數據化管理決策，它是一種工作能力。(3)大數據時代，數據分析的要旨是――簡易、快速、產業化。數據分析的結果要簡約、通俗易懂;數據分析的時間要短，盡量的自動化技術地出結果，要迅速的考慮顧客的要求;數據分析的方式可以完成大批產業化。出色的數據分析師應具備全局性的前瞻性，一不太好能夠立刻把該難題弄成很碎、許多的難題，乃至把一個難題復制出許多難題，進而與營銷人員創建信賴，減少工作量。



　　(4)從“死”信息中，分離出來出“活”的信息。大數據有數據量大的難題――造成很多的“死”數據。不正確數據就是指數據與具體情況不一致，出現異常數據就是指數據恰當但數據杜絕人群的大部分，這類數據狀況的解決方式較為完善。而大數據時代，很多數據不是活躍性行為主體，即“死”數據。因而，必須從高維密度低數據中，獲取“活”的信息，發覺規律性。避免因為“死”信息的存有，造成剖析結果不可以恰當體現“活”的人群特點。



　　(三)大數據時代，數據分析師的塑造



　　(1)塑造關鍵技術**人才，保證長期性競爭能力。美國在創建全國性醫療行業時，將系統軟件業務外包給了澳大利亞的一家企業，系統軟件運作的**天就出現了奔潰。美國政府部門因此對該方式開展了思考，歸納起來有三點：①外包服務設計方案時只圖考慮招標方的個人利益，不容易為招標方的整體利益考慮到;②業務外包導致美國技術人員工作人員斷塊，造成出現難題后本身沒法處理;③選用該方式造成美國沒了關鍵技術。



　　因而，在選用業務外包方式的另外，必須把握其關鍵技術。在大數據時代，從數據分析、信息管理方法、IT技術性三個層面維持競爭優勢。必須塑造和維持業務流程、設計產品、數據分析、數據構架等層面的技術骨干團隊。



　　(2)創建系統化的大數據分析團體。大數據分析的關鍵是數學模型，基本是具體業務流程，結果是自動化技術程序流程。在具體工作中必須恰當、**的應用數學模型的邏輯思維，搭建以數學分析模型作為基本的數據分析，創建量化分析管理風險的核心理念�？坦倾懶牧私獠⑶‘斦瓶卮髷祿�分析，大數據分析的方式是處在持續發展趨勢全過程中的，必須依據具體難題，聯系實際數據，靈便搭建實體模型。



　　大數據分析應注意哪些問題.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示數據分析是目前企業工作中的一個非常重要的組成部分，企業將根據自己的銷售數據、財務數據、管理數據等各類數據來分析自己企業的實際情況，然后結合**的分析結果，做出更好的發展決策。