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　　隨著行業(yè)認知、科技發(fā)展以及行業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的需求，人們逐漸重視數(shù)據(jù)大集中，從上到下打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)基礎數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)模型互聯(lián)互通，從而為上層應用提煉統(tǒng)計指標以及數(shù)據(jù)挖掘打好數(shù)據(jù)礦山基礎。搭建大數(shù)據(jù)平臺成為未來各行各業(yè)以及一個國家層面必須要做的一個數(shù)據(jù)工程。行業(yè)數(shù)據(jù)為行業(yè)服務，國家數(shù)據(jù)為整個國家服務，就像人類醫(yī)療數(shù)據(jù)，必須從國家層面搭建大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，積累醫(yī)療數(shù)據(jù)方便研究病因以及醫(yī)藥等。金融屬性相關的數(shù)據(jù)也是國家層面數(shù)據(jù)，從金融風控、金融風險防范預警來說都是未來必須要做的。





　　大數(shù)據(jù)平臺真正解決了井底之蛙的問題，防止了一葉障目不見泰山，解決了瞎子摸象的現(xiàn)實問題。通過大數(shù)據(jù)平臺更**的獲得數(shù)據(jù)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值**化。提高了企業(yè)甚至國家的認知能力，是社會發(fā)展的必然產物。通過大數(shù)據(jù)分析結果將一定程度上糾正過去人們對行業(yè)以及事物的片面的認識，帶來全新的認知行業(yè)認知，知道行業(yè)發(fā)展，防范風險。大數(shù)據(jù)平臺為我們提供一個盡可能全局的、綜合的視圖。利用大數(shù)據(jù)平臺幫助人們發(fā)現(xiàn)事物間的關聯(lián)性以及依存度，多個角度去看待問題，輔助做出正確的決策，并推測出整個形式的發(fā)展趨勢進行預測未來，輔助用戶決策，從而實現(xiàn)更大的商業(yè)價值。很多行業(yè)都開始接觸大數(shù)據(jù)，比如企業(yè)精準營銷、客戶畫像、大數(shù)據(jù)風控等。未來在大數(shù)據(jù)平臺基礎上實現(xiàn)業(yè)務智能化將成為必然。



　　建設大數(shù)據(jù)平臺的步驟從宏觀分析具體分為七步走。從各系統(tǒng)數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)大集中，**到價值的轉化過程包含了七大步驟，在這個過程中部門“許可和信任”以及“協(xié)調”是關鍵瓶頸。



　　步驟一：數(shù)據(jù)收集與業(yè)務需求分析，與內部數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)形成對接，以獲得豐富、**的數(shù)據(jù)，幫助把基礎數(shù)據(jù)統(tǒng)一提取到大數(shù)據(jù)平臺。



　　步驟二：企業(yè)在不透露其個人信息的前提下對其信息進行整合、分析和應用。



　　步驟三：數(shù)據(jù)儲存以及數(shù)據(jù)處理。搭建合適的大數(shù)據(jù)平臺構架，分布式數(shù)據(jù)存儲、以**整理、存儲和調用數(shù)據(jù)。



　　步驟四：大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)價值發(fā)揮，實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學需要準備合適的數(shù)據(jù)分析與挖掘工具，以進行大數(shù)據(jù)分析。



　　步驟五：業(yè)務和科技人員理解業(yè)務端需求，并將這些需求轉化為具體的問題，指引技術部門和數(shù)據(jù)分析部門提供基礎設施支持及數(shù)據(jù)分析與挖掘工作。



　　步驟六：行業(yè)洞察力。解讀數(shù)據(jù)分析結果以及數(shù)據(jù)挖掘，將答案轉化為行動變革、產品開發(fā)和客戶發(fā)展方案。



　　步驟七：實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能嵌入。將大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用融入到整個機構組織的日常運作中，并確保大家都能參與實施變革。



　　為何要搭建大數(shù)據(jù)分析平臺.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數(shù)據(jù)平臺可以使行業(yè)之間的關聯(lián)性已經越來越強，打破數(shù)據(jù)行業(yè)堡壘，引入外部數(shù)據(jù)源、進行多源數(shù)據(jù)匯聚融合，依靠大數(shù)據(jù)平臺讓大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘更好的實現(xiàn)人工智能的發(fā)展。