企业实施大数据的三个问题和五大关键_光环大数据培训
数据仓库实施需注意的四大问题_光环大数据培训机构
数据仓库实施需注意的四大问题_光环大数据培训机构在实施数据仓库的过程中，还面临着很多影响数据仓库项目成败的关键因素，而这些因素实际上并不完全是技术层面的。
这也是为什么数据仓库项目失败比例很高的主要原因。
只有在项目中很好的解决这些问题，才能保证数据仓库项目的最终成功。
下面分别介绍这些需要关注的问题：1.采用何种实施方法企业级数据仓库的实现通常有两种途径：一种是从建造某个部门特定的数据集市开始，逐步扩充数据仓库所包含的主题和范围，最后形成一个能够完全反应企业全貌的企业级数据仓库；另外一种则是从一开始就从企业的整体来考虑数据仓库的主题和实施。
前一种方法是各个击破，投资少、周期短且易于见到成果，但由于该设计开始时是以特定的部门级主题为框架的，向其他的主题和部门扩充往往非常困难。
而后一种方法恰恰相反：投资大、周期长，但是易于扩展。
以哪种方法进行实施，主要取决于各个行业和客户的实际情况。
如电信和银行业，采用第二种方法比较可行，这是因为这两个行业业务发展变化快，为了能够适应将来的变化，整个数据仓库架构必须是可扩展的和易于维护的。
如果只是基于部门级的需求去设计，将来肯定无法适应变化。
如果重新设计，势必造成前期投入的浪费。
对其他一些行业，如制造业和零售业，本着“急用先行”的原则，可以先从某一局部入手，慢慢扩展为数据仓库。
从技术上讲，以部门需求作为主要考虑因素建立的系统，它的数据量不会太大，会影响对将来数据膨胀风险的正确估计，当数据集市扩展到企业范围的时候，由于原有技术无法支撑新的数据规模，会造成数据装载和数据分析速度的降低，甚至达到不可用的地步。
另外，企业级的数据仓库会涉及更多的额业务系统，只有充分研究各业务系统，才能了解如何对不同格式、不同标准、不同接口的数据进行集成。
如果没有这方面的准备，当扩展到企业层面时，会面临很多技术问题，难以解决，而不得不对原有系统进行修改或重建。
当然，对于第二种方法，也不是说把摊子铺的越大越好。
大数据时代的挑战、价值与应对策略_光环大数据培训
大数据时代的挑战、价值与应对策略_光环大数据培训大数据时代的挑战、价值与应对策略随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。
在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。
因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。
1大数据时代的基本特征据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。
Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。
由此，所谓大数据时代已经来临！对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：（1）量大（Volume Big）。
数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样化（Variable Type）。
数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）快速化（VelocityFast）。
数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。
（4）价值高和密度低（Value HighandLowDensity）。
以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2大数据时代面临的挑战（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－端”的有效装备也均面临新挑战。
本质变化。
数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
大数据分析的五个基本方面,光环大数据分析
想拿高薪，选对行业很重要！学大数据，工资高，前景好！ 16年老品牌，上市IT 培训机构学大数据，就选光环大数据官方网站 大数据分析5个要点要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？下面天互数据为大家总结下：预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可 视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。
通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。
可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。
语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息.数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
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大数据项目的5个关键点_光环大数据培训
大数据项目的5个关键点_光环大数据培训人们很容易专注于管理一个大数据项目的日常工作，不要忘记向上汇报，不要认为获得董事会的认可是理所当然的事。
当行业人士掌握大数据计划时，向董事会通报是其最重要的任务之一。
你应该在他们给公司带来的大数据和分析的背景下，特别是在非常明显的领域，如收入收益、运营效率、成本节约和技术投资回报。
重要的是要打好基础（尤其是如果董事会成员不懂技术），让你的董事会足够了解如何分析工作，以了解他们如何适应大局，并有利业务发展。
如果你要向董事会简要介绍大数据和分析，请阅读这五个重要提示。
1．把技术细节和术语保持到最低限度在IT行定中有这么多的流行词，如果你每天都在使用它，你可以很容易地进入这些流行词中。
这可以用简单的词句来解释复杂的技术概念，如数据清洗和聚集的关键，开发数据的算法，处理Hadoop的数据。
你可以做的一件事是在出席董事会之前，向非专业人士讲解。
在“测试组”中的人员可以为你的演示文稿的任何区域提供有用的建议，如果他们觉得概念混淆的话，你还可以进行调整。
2．说出你要说的话如果你在董事会的演讲期间，通过具有视觉吸引力的媒介让他们看到。
或者如果你有一个特定的商业案例，分析使用，你可以展示，并说明其价值，你的信息将更具吸引力，这将提高你沟通董事会的能力。
3．显示结果如果你的董事会已经给你鼓励和资金，你需要向董事会成员展示大数据和分析项目的结果。
解释分析如何改进收入捕获或运营绩效-更好地展示分析如何帮助实现盈利。
4．设置状态更新计划如果你是第一次向董事会介绍大数据和分析，其部分目标应该是为未来的更新奠定基础。
在理想情况下，目标应该是每个季度向董事会简要介绍你的分析结果，这使其话题在董事会成员的头脑中感到新鲜。
5．回答问题在演示结束后，总要留出时间讨论问题。
如果你不能现场回答一个问题，请告诉董事会，你会很快再回复这个问题。
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数据分析时代的五大关键因素_光环大数据培训
数据分析时代的五大关键因素_光环大数据培训数据和分析重新定义了人们竞争的方式。
数据是一个关键的企业资产，组织开始以新的方式获利以领先竞争对手。
那么底线是什么？利用数据推动其决策绩效的组织可以比竞争对手更快的速度获胜。
大型企业的一个令人震惊的趋势是，组织的规模不再是产生世界级分析的竞争障碍。
市场出现的一个普遍趋势是，大型企业在使用分析方面的竞争优势正在消失，因为访问，处理和存储数据的成本正在下降。
数据科学家和大型团队不再需要从企业的数据资产中推动产生洞察力。
分析方法和工具变得越来越普及，成本越来越低，这为规模不同的企业的竞争环境提供了平衡。
那些知道如何引领数据分析新时代的企业高管将超越其竞争对手。
这将需要其如何查看分析以及组织对构建分析能力的重要性的转变。
在分析时代处于领先，有五大关键因素：1.将分析作为企业战略将分析能力和策略纳入企业目标。
通过分析获得明确的目标是为开发这些所需能力提供方向和组织能量至关重要。
正是通过这些新的方法，工具和技术，企业将开发新的产品，服务，市场和机会。
2.货币化策略将货币化策略发展为有价值的企业资产。
货币化战略是通过提高收入或降低成本底线的策略或行动来实现一个或多个业务目标的计划。
同样，组织可能会开发KPI来帮助管理和了解业务绩效，推动竞争优势的货币化策略应该不断发展，并在整个组织中共享。
3.发展可扩展的洞察力和能力如今，建立一次性分析解决方案已成为企业的常态。
将时间花费在解决困难问题上以获取收益机会，只有一旦开发出支持计划的分析，才会处于休眠状态或从未再次使用。
领导者应该寻求在整个组织中开发自动化，可重复和可扩展的营利策略和分析。
这种方法将导致整个组织的分析，其他部门可以利用而不是建立自己的孤立的解决方案。
4.大数据不仅仅是大炒作如果组织没有开始建立大型数据环境的道路，那么将会是一条落后的曲线。
在这里采用大数据，将提供几个好处和新功能。
第一波实施背后的主要驱动力之一是降低存储组织的数据海洋的成本结构。
大数据的三大障碍你了解吗_光环大数据AI智客计划送2000助学金
大数据的三大障碍你了解吗_光环大数据AI智客计划送2000助学金1.数据处理的逆境数据处理一直是人们最关怀的成绩，数据处理的观点是为到达行将到来的GDPR律例和其余律例的要求而停止的更细粒度的节制。
公司不只必要节制谁能够拜访哪些数据，也必要晓得数据的起源（产销羁系链），谁在领有或停止节制，数据能否已被改动，（被该数据集所代替）和其余无关的信息管理的可靠性，安全性和问责。
2.云管理失误多管理和跟踪多个云环境是相当繁重的任务，随着更多的数据、应用程序和处理能力转移到云计算中，企业能够断定到这会带来一些成绩。
固然乍一看，多云天下的呈现没有设想中那末让人头痛，究竟它供给了有数的机会和挑衅，但咱们必要做的是细心斟酌构建云管理环球企业的好办法。
3.自助办事的阻碍自助办事在本日异常风行，它将数据与数据分别，并让用户卖力它。
可怜的是，在大多数情况下，一个瓶颈呈现了，这里的阻碍是范围成绩--若何使成千盈百的用户同时应用数据。
将数据从IT中分别进去并转移到用户自助模子中只是将公司转酿成真正的数据驱动构造的第一步。
下一个是将数据从通俗营业转变成企业红利的发动机。
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大数据分析需要注意哪些方面_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据分析需要注意哪些方面_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金有人认为大数据只是一个空洞的商业术语，大有概念炒作的嫌疑。
事实上，大数据只是对于不同的人有不同的含义。
只有真的在分析了，大数据才不是一个空洞的词语。
下面，深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家就来说说大数据分析需要注意哪些方面？众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西：要有数据，而且的确需要足够多的数据。
是正常的数据积累。
分析师能不能把业务方的问题理解透，请注意是透，而不是理解了。
真正知道目前公司资源，在给出建议与方案的时候能结合公司实际情况，也就是接地气。
1、放慢脚步回头看路初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死。
”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。
而这些问题如果没有数据难以回答。
2、记录足够多的数据光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。
如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。
如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解读出各种细微因素对于销售或者用户使用习惯的影响。
与此同时，数据储存越来越便宜。
同时做大量的分析也不是什么高风险的事情，只要买足够的空间就不会有系统崩溃的风险。
因此，记录尽可能多的数据总不会是一件坏事。
不要害怕量大。
对于初创企业来说，大数据其实还是比较少见的事情。
如果正处于初创期的你果真(幸运地)有这样的困扰，推荐使用Hadoop平台。
3、及时解答团队成员的疑惑许多公司以为他们把数据扔给Mixpanel, Kissmetrics，或者Google Analytics就够了，但他们常常忽略团队的哪些成员能真正解读这些数据的内在含义。
克服大数据的五大挑战_光环大数据培训
克服大数据的五大挑战_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，只聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，全面提升学员技术能力，毕业后就能高薪就业！当企业组织在部署实施其大数据计划遇到挑战时，往往会感到灰心。
关于大数据，当前对于其相关技术的缺乏、其安全性、数据的不可预测性、不可持续的成本，以及需要特别针对大数据项目制定相关商业案例的需求等等问题，都可能导致企业的大数据项目陷入困顿。
但是，鉴于大数据所具备的改革企业业务的强大能力，当前的企业组织克服这些挑战，并积极的实现大数据项目的价值是至关重要的。
云服务可以帮助企业实现其目标。
在本文中，我们将为广大读者朋友们分析企业在实施大数据项目时所面临的最大挑战，并还将详细解释如何在云中有效克服这些挑战。
现如今，企业管理者们几乎每天都不可避免的会看到诸如“大数据”或“云服务”这样的字眼。
为了确保在当今的市场上具有竞争力，企业必须做出明智的业务决策，这些业务决策将产生真正的结果，无论这些结果是帮助增加企业的营收，留住客户还是提高产品的质量。
而大数据分析项目则是实现这些目标的关键因素。
IDG公司将大数据定义为“企业从各种来源所收集的大量数据信息，包括来自企业应用程序/数据库的交易数据、社交媒体数据、移动设备数据，非结构化数据/文档，机器生成的数据等等。
”IDG称：各种各样的高容量、高传输速度的数据信息资产可以为企业提供更好的见解，帮助企业做出业务决策。
“大数据使企业能够更深入地了解自己的业务，并实时制定战略决策。
事实上，据IDG 的《大数据和分析调研报告》称：有1/3的受访者表示，由于他们的所在企业实施了大数据项目，使得其决策质量得到了提高，有助于更好地进行规划和预测。
但是，就如同任何新兴技术一样，由其所带来的挑战也是并存的。
第一大挑战是海量的数据量和传输速度。
实时变化的海量数据意味着企业现有的工具和方法都将不再奏效。
企业还要需要考虑数据的来源：在某些情况下，大数据来自于数百万个地方——这些来源包括：客户、传感器、网站和社交媒体。
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企业实施大数据的三个问题和五大关键_光环大数据培训很多正在实施大数据的企业或机构并不成功，为什么?他们实施大数据都存在共同的问题，最为典型和严重的是三个问题是刚刚过去的2016年，是大数据从概念到务实落地的一年。
在过去的一年内，互联网行业、电信行业、金融行业、房地产行业、汽车行业、娱乐行业、教育行业、零售行业、能源行业、医药行业、政府机关等都在不同程度的接触和实施大数据。
很多正在实施大数据的企业或机构并不成功，为什么?他们实施大数据都存在共同的问题，最为典型和严重的是三个问题是：问题1:业务部门没有清晰的大数据需求和规划很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。
由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。
因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。
问题2：企业内部数据孤岛严重企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。
在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。
如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。
大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。
如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。
问题3：组织架构未能有效支撑大数据实施很多企业或机构在实施大数据的时候，只是简单的建立大数据技术部门，仅从技术、算法角度考虑。
企业往往不能科学的考虑大数据团队内部应该招聘和培养哪些方面的人才。
同时，更不会考虑不同大数据团队和业务部门如何更好的协同作战，导致大数据不能充分有效的在业务场景的中落地。
那么，在大数据时代，企业如何更有效的实施大数据战略，如何规划、如何实施、如何保障大数据的相关工作可以顺利开展。
我们认为，企业要实时大数据战略，需要从五大关键方面规划：1.制定大数据规划找准切入点;2.强化大数据领导力设立CDO;3.设计合理的大数据组织结构;4.搭建富有执行力的大数据团队;5.用制度和文化保障大数据实施。
本文将从这五方面展开。
大11.制定大数据规划找准切入点成功的大数据规划聚焦于四个核心要素：应用场景、数据产品、分析模型和数据资产，企业着手实施大数据战略要着重考虑这四方面，管理者需要在这四方面做好规划，才能让大数据发挥价值，从而给企业带来更好的业务价值。
大2大数据规划首先是应用场景的规划，企业需要确定不同业务投入大数据的优先级，确定大数据的切入点。
企业需要优先考虑业务的哪些方面投入大数据可以为企业提升绩效。
在企业中，大数据应用场景包括业务运营监控、用户洞察与用户体验优化、精细化运营和营销、业务市场传播、经营分析等常见的方面。
当然在人力资源、IT运维以及财务等方向也可以引入大数据。
企业不可能所有应用场景都一起实施，因此，企业高管需要和各业务的整体负责人以及数据专家一起开展研讨会，分析哪些业务投入大数据可以使得业务的绩效提升最为显著，从而确定不同业务投入大数据的优先级，找准大数据的切入点。
“数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高?数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升”这些问题很重要，一开始就必须提出来。
每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题，并展开相关的研讨。
企业高管实施大数据战略的时候需要高度重视这一步,但在国内很多企业往往忽略的这一方面，投入大数据往往不是以提升业绩导向，而是以纯技术导向，或者是为了“赶潮流”，使得很多企业实施大数据的看不到数据对企业绩效提升，从而使得大数据战略流产。
第二方面是数据产品。
在确定了大数据的业务投入优先级后，我们需要考虑的是如何通过数据产品来帮助提升业务的绩效。
为什么是“数据产品”而不是“数据工具”，这是因为“数据产品”比“数据工具”更加强调易用性和用户体验。
数据和分析模型本身的输出可能会比较复杂，比较难理解，这样往往导致经理或者一线员工等数据用户不能理解，更称不上运用。
所以，只有数据产品在业务具体的场景运用的时候，以非常简单易用的方式来呈现，才能让更多的数据用户使用。
企业数据用户(往往是业务、产品、营销负责人等非大数据专业人士)在实际运用大数据的时候，更关注的是大数据的产品在哪些方面可以直接帮忙提升绩效，不需要关注大数据这些产品背后的逻辑、分析模型等“黑洞”。
如果我们在提供数据产品的时候需要数据用户理解很多“黑洞”，那么数据一定运用不起来，数据的价值就会大打折扣。
比如，数据产品可以告诉营销人员，您这次合作的营销推广渠道有所带来的用户40%是作弊而来，我们把这些作弊渠道带过来的用户叫“假量”，数据产品不需要告诉营销人员“假量”是如何计算的，但知道结果和优化方向即可;或者数据产品可以直接告诉营销人员哪些产品和其他产品可以做交叉销售，数据产品可以根据用户需求自动化实现交叉销售，从而进一步提高销售额，第三方面是数据模型。
数据产品背后的“黑洞”是数据模型。
数据的简单堆砌不会创造太多的业务价值，需要数据模型、数据挖掘的方法来实现海量数据的商业洞察。
常见的模型如预测和分类。
在预测方面，如通过高级的模型来预测哪些用户可能会付费，他们的特征是什么，经常在哪里出没;通过数据模型来预测付费客户的数量，以提前发现考核期结束后付费客户数量和KPI的差距以及优化方向;通过预测模型来洞察用户的未来购买需求;在分类模型方面，我们可以通过分类模型结合大数据实现更准确更实时的用户细分;或者通过分类模型对不同价值的客户进行合理的分类，确定服务的优先级和服务内容。
企业在制定大数据战略方向时，需要介入数据专家根据应用场景和数据产品的输出来选择模型以及优化模型，从而确定模型研发的方向和优先级。
第四方面是数据资产。
有了应用场景、数据产品和数据模型这三大方面，我们就能更清楚的知道：为了实现这三大方面，我们需要哪些数据，什么数据是企业现在拥有，什么数据可以通过合作产生，什么数据需要外部整合，什么数据需要进行购买或者投资。
有了前面这三大方面(应用场景、数据产品和数据模型)的规划，大数据的采集、整合、管理的策略便能比较容易理清头绪和相应的规划。
当我们合理的整理企业所拥有的数据，并整合有利于业务发展的外部的数据，形成系统化的管理，才能很好的形成企业的数据资产。
但在国内，最大的问题常常是各业务部门、各事业部以及职能部门的数据经常各自为政，数据存放在不同的数据库中，数据无法整合打通，企业内部形成各种孤岛，导致企业数据资产无法发挥整合效益，数据资产流失。
要让企业的数据成为长期的数据资产，企业高管则需牵头规划，整合不同业务部门、不同事业部的数据，推动建设高数据质量的数据治理标准。
值得注意的是，为了加快大数据的推进速度，企业高管同时需要确定什么方面企业自己开发实现，哪些方面委托第三方实现，哪些方面需要购买。
在数据产品和数据模型方向，不一定所有工作都需要内部员工实现。
领导层需要根据时间和自身资源(尤其是人力资源)的情况判断，哪些数据产品自己开发、哪些数据产品可以委托第三方公司开发、哪些数据模型自己开发、哪些数据模型委托第三方公司开发。
在收集外部数据的时候，我们既可以组建自己的团队进行数据收集，或者委托第三方公司帮忙收集，或者直接采购，或者收购相关的数据公司，总之，在企业需要根据自身情况进行合理的规划。
2.强化高管团队大数据能力，设立数据CDO在互联网和大数据高速发展的时代，大数据正在深刻地改变商业前景。
如果企业要想抓住这个机遇，企业高管的数据决策力，数据管理能力也需要加强。
抓住和大数据相关的机会可以增加企业营收、提高企业运营效率，甚至开拓出全新业务。
大数据在推进的过程中，最关键是要高管重视，高管重视不仅仅是挂在口上，而是要考虑在决策层构建数据方向的决策力和领导力，否则企业很难把大数据用好。
因此，需要在决策层增加数据高官，如果不增加新的数据高管力量，很多组织的大数据大计将难以启动。
因此，高管团队中需要有专人负责制定大数据战略、跟进、监控和指导大数据战略的实施。
如果没有在高管团队设立相关的数据负责人的职位CDO(首席数据官)，则很难把数据分析和数据挖掘所发现的机会应用于企业战略层的业务发展决策以及相应的组织层面的变革。
所以，我们建议，如果企业确实要推动大数据，一定要考虑设立CDO职位。
CDO是一个综合能力要求非常高的职位。
CDO需要跟各业务负责人有很好的互动，深入了解业务和未来两三年的业务发展规划，在此基础上，制定在数据应用场景、数据产品化、数据建模、数据资产管理的战略并推动实施。
CDO在推动数据战略的实施过程中，还需要构建企业的数据化思维方式，推动构建相应的数据企业文化和制度，通过文化和制度使得大数据技术更有效的促进业务绩效的提升，企业运营效率的提升，甚至是新商业模式的变革。
这里面还有一个比较重要的问题是CDO的回报对象的确定。
很多人会问，CDO 汇报给CEO、COO还是CTO哪位更合适。
企业往往陷入一个误区，觉得数据是技术工作，所以不少企业设立数据高管后，让数据高管直接向CTO汇报，这样的做法有可能导致数据和业务会有较大的脱节。
我们建议是，要根据企业实际情况来选择CDO的汇报对象。
如果您的大数据战略刚起步，还需要从搭建整个企业的大数据底层平台开始，大数据的业务应用短期内较少，那么大数据可以向CTO汇报;如果企业已经有一定的数据基础，数据平台已经成型，那么，我们建议CDO可以向COO或者CEO回报，这样数据才能离业务更近，更能敏捷的应用于业绩的提升上。
我们所看到的大数据运用的较好的企业，数据负责人经常和业务负责人一起制定公司大数据实施计划，一起推进大数据在业务绩效提升。
3设计合理的大数据组织架构企业的组织结构是企业战略能够顺利实施的基础，所以，大数据团队合理的在组织架构设置对于大数据战略能否成功实施尤为关键。
国内很多企业往往忽略的这一方面。
很多企业设立数据团队缺乏统一的规划，哪个事业部需要数据人员则在该事业部(或业务部门)设立，如下图的“组织结构1”，这种组织架构是国内最常见的，这种组织架构最大的问题是数据分散，缺乏统一管理和整合，企业内部各事业群(或业务部门)数据各自为政，形成数据孤岛，数据无法整合使用，导致数据资产流失。
另一种常见的做法是在公司只设立一个中央数据部门，该数据部门统一服务各个事业部(或业务部门)，各个事业部(或业务部门)没有数据人员或者团队，如图中的“组织结构2”。