大数据怎样在企业落地( 七 )
那么第一个问题其实不是如何解决，而是“提出问题”，提出好问题，再基于这个问题去思考是否有数据可以支持？如何支持。提出问题的关键就在于培养“数据意识”，让一线业务人员、业务管理人员意识到，遇到问题“想数据、找数据”，长期下去总会有成果。
一般情况下，只要让业务人员尝到一点“甜头”，其主动性就会被激发出来，就很有利于培养数据意识。
2、数据处理技术的提高：
有了数据意识，实际落地时就要考虑很细节的问题了：数据存储在哪里，有多少量，如何分析计算等问题，数据处理技术的提高也是很关键的，很多企业都有基于Oracle、MySQL的数仓，数仓建好之后随着数据量的爆发，发展新的业务，开展新的数据分析主题时可能就会发现原有的数仓计算能力受限，无法灵活扩展，还需要迁移到大数据平台上来，利用Hadoop、Spark等新技术来提升数据处理的能力。
大数据技术说完大数据理念，后面谈一下大数据技术的落地，也就是这个过程：
整体方案设计
组件选型
安装部署
详细可参考我的另一篇回答：《张利：如何搭建大数据分析平台？》
但是大数据平台的搭建非常复杂，安装部署等非关键环节会消耗企业人员大量的时间，这时也可以考虑商用软件，市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，我司也有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。
数栈主要有以下几个特点：
1、完全基于开源：基于开源Spark（离线）、Flink（实时）计算引擎，绑定性不强，很多企业担心被某一家供应商绑定，但数栈完全基于开源，不存在这个问题；
基于这一点，其实企业也可以自行搭建底层平台，而数栈只是提供开发套件（包括数据集成、计算任务管理，用户可以直接在WEB页面编写SQL逻辑代码、调度依赖配置等）
2、简单易用：数栈包含数据开发套件、数据计算引擎（Spark、Flink）、数据治理套件（数据地图、数据质量、数据模型）、数据应用引擎（数据API），覆盖了企业内的数据采集、数据统计分析与挖掘、数据治理、数据开放的全链路，并同时覆盖离线分析与实时分析，满足企业内的各种数据处理需求。
3、性价比高：很多传统企业的数据量其实并不是特别大，例如几百GB、1,2TB，数栈最小支持3台虚拟机部署，与其他厂商动辄几十、上百个节点相比，成本可以降低很多；
数栈与搭建大数据团队的关系又是怎样的呢？
——数栈是开发团队的生产力工具，有了它可以让开发团队用大数据平台用的更爽，更好，解决需求的速度更快，同时基于开源的技术，开发人员编写MapReduce代码进行运行，可以在数栈上面配置任务调度、依赖关系，查看运行日志，也加快了团队的成长速度，因此数栈的引入，其实是开发团队的一个好帮手，让团队更有效率。
■网友
企业可以采用聚焦重点的策略，一边追求大数据带来的价值，一边以协调的方式发展自己的大数据能力。通过5个步骤，从数据中获得经验并将经验教训应用到工作中去，形成大数据视野。
1、聚焦重点公司聚焦能力的关键在于它确定优先级的能力。然而，这往往是公司最薄弱的能力之一。波士顿咨询公司（以下简称BCG）调查发现，受访者表示他们排列各种大数据机遇的优先级的能力很低，如果在1～5分之间打分，平均得分仅为2.5。企业需要发展该项能力，以集中精力开展最佳举措以及培育其它能力。
2、对大数据方案进行调查的最佳方式如何确定最佳机遇？ 面对利用数据的多种方法，企业必须排出优先级。这意味着评估每一种大数据方案的潜在利益，以及它们的可行性。
为了分析利益，公司需要一种定制但结构化的方法——使用企业目前的目标和优先级来建立一套标准，并分别给予权重。评分后，每项举措的相应位置就绘制完成了。 
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