大数据的分析、建模和应用

在数字经济时代，互联网、智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。数据已成为一种重要的生产要素，通过对数据的收集、存储、再组织和分析建模，隐藏在数据中的重要价值及规律逐渐展现出来，正成为企业转型升级及可持续发展的重要推动力量。大数据分析建模是大数据应用的核心和重要基础，已成为科技界和企业界关注的热点话题。

1. 重视需求牵引作用，深化业务问题解决

企业应结合业务发展目标，梳理经营生产过程中的瓶颈问题，以问题为导向，重视业务需求调研工作，清理业务流程和业务数据，研究数据来源、采集通道和映射关系，深入梳理数据基础，不断推进业务问题的解决并构建合理的业务架构。

2. 加大数据积累力度，夯实数据体系基础

企业应深化信息系统应用，提升业务流程和业务数据上线力度，深化物联网、云计算等新兴技术应用，提高数据采集效率，丰富数据积累力度;完善主数据、主题数据、数据建模等标准规范，构建包含业务、指标、报表等的数据体系，夯实数据体系基础。

3. 加大人员队伍建设，提高技术支撑能力

企业应加大技术专家、业务专家、数据分析师、数据管理员、运营专家等专业人员的培养，调动业务部门参与数据分析的积极性和主动性。同时加大数据分析、数据建模、数据挖掘技术储备、技术工具库和模型库建设，提高技术支撑能力。

结语

大数据分析建模是数据到信息转变的重要支撑，也是凸显数据价值实现的重要环节，企业应加强业务需求调研与业务架构优化，夯实数据基础和应用基础，不断选择、训练、评估、应用和优化模型，不断推进大数据分析建模的应用，为转型升级奠定坚实基础。

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