缺乏能動性的大資料是沒有價值的！

不是所有的大資料都是有價值的，大資料只有「動起來」才能體現其價值，否則，很可能是無用的。近些年，大資料的概念被炒的非常熱，很多有著海量資料流的公司，有著大把客戶資源和現金流，本來是非常適合進行大資料處理，但因為各種原因，這些資料依然存在伺服器中，沒有發揮一點價值。

動態資料採集以求真

大資料在資料採集的環節常常忽略實際的資料採集環境問題。儘管在網際網路環境中，採集環境很少受到大幅的波動影響，但是一旦涉及行業特徵則很難保障。

大資料在行業中應用時會受到協同性、跨尺度、多因素、因果性和機理性等影響，這就使得資料採集時必須入鄉隨俗，貼切真實的應用場景。而不是簡單的從接觸到資料採集點時的單一資料，這種資料對於全面分析事件形成原因存在著一定的誤差導向因素。

解決這一問題的辦法在於行業應用中，針對某一業務目標可以動用整個企業甚至行業鏈中的相關資源協同助陣，將不同時間尺度的資訊整合採集，參考多種可能造成資料改變的因素和產生原因，進行多層次的資料採集並且實現資料**的真實性和豐富性。

同時，資料的採集不應當是階段性的，而應該讓採集的資料保持動態。一直以來大資料的分析過程都是乙個冗長的過程，資料採集、管理、處理、儲存、分析到應用的整個流程不僅漫長，而且很難做到實時處理，這樣的乙個結果就是資料庫中的資料很容易被迫過氣，導致分析偏差。

動態資料管理以求新

資料的動態管理是很多企業為難的地方，因為採集到的資料集量非常大，而且其中絕大多數都是無意義資料，可是資料的拆分和篩選卻需要消耗大量資源才能完成。

資料的管理涵蓋了資料儲存和資料提取等多個步驟，而如何能夠高效的管理資料成為影響大資料處理進度的重要一環。資料採集過後，利用關係、鍵值、文件、、多**等屬性不同進行打標籤和歸類，預處理後形成資料集在資料庫中進行分類儲存。

大資料採集之後的儲存也不盡相同，有的資料只需要進行短儲存就需要提取並進行處理，而多數資料則需要長期儲存，因此分類還需要根據用途進行不同方式的區分。暫時性儲存的資料需要快速整理，而長久儲存的資料需要降低成本和保證呼叫時的快捷性。

不過，一部分資料庫會囿於過去的資料影響，採集到的資料分析結果始終存在過去的資料在過去環境下的加持，從而會使得資料分析的最終結果出現偏差等問題。因此，在資料儲存時應當提供區域性和完整性多層資料。

動態的資料管理不僅僅是在資料庫層面之中形成動態趨勢，而是在整體的資料管理中，利用自動化和區塊化的技術將必要資料進行細分和篩選，讓資料保持新鮮度，去除舊資料的影響。

動態資料分析以求穩

在採集和分析部分實現動態後，資料分析才是真正的核心存在。毫無疑問，資料分析的核心是演算法和資料，而在資料發分析時普遍可以先分為資料處理和分析兩個環節。

資料分析的演算法是十分挑剔的，其對於不同的資料要求不同，一般來講，結構化資料和非結構化資料就是典型的不同種類的資料，其處理方式相差甚遠，因此需要先進行資料處理，將不同種類的資料根據分析目的進行異構解析或者壓縮，然後進行分析得出指導性理論。

在分析方面，演算法對分析結果的影響是十分明顯的。從資料中根據分析目的選取不同演算法，獲得分析結果。但是問題在於，這種以目的驅動的資料分析篩選過程所去除的資料難以確定是否真正的無關，這就導致最終分析出的結果很可能是出現偏差的。

此類問題的解決普遍採用的是利用演算法進行分析和精簡的，單一演算法的偏差難以避免，片面資料的解析同理。而如果全面分析時，靜態資料難以保持新鮮度，全面分析計算量過大而且缺乏針對性。

如果採用動態的實時處理手段則可以避免這些問題，資料及時的處理後得到結果作為一種「資料」進行處理，在需要時進行二次消化，比傳統方式要容易一些。而這種方式的問題在於目前的技術限制可能會讓實時處理結果依然面臨演算法單一的挑戰。

動態資料應用以求實

分析結果的產出還需要最終用於解決企業決策才能夠形成價值。只不過資料分析結果的應用也會面臨的靜態的問題。

一般來講，資料分析結果是支援企業經營和執行發展方向解決方案的，可是這就意味著前期的巨大投入能夠獲取的成果應用範疇卻十分的狹窄，投入產出比過低導致大多數企業對大資料的應用很難產生興趣。

而想要讓大資料發揮更大的價值，資料視覺化僅僅是其中的一部分。企業中應當把資料分析結果實現流動，將適合的資料在不同部門不同崗位中進行傳遞，最大化發揮資料價值，提公升企業業務效率。

再者，動態資料應用應該降低資料分析門檻，借助相關大資料分析工具，讓每個員工有資料可用，能資料分析，以資料指導員工發展，幫助員工接近真實資料，運用資料指導，實現自身價值。

大資料自從提出以來一直在不斷的發展之中，而靜態的資料只能如一潭死水，價值極低，唯有讓各個環節動起來，才能讓資料成為金子。