大資料不僅是乙個流行話題，更是企業中實實在在存在的需求。
許多企業開始著手於大資料分析專案，但在此之前，我們需要乙個良好的部署方案以確保最終的結果能夠為業務服務。
選擇合適的技術是規劃的第一部分，當企業選擇了資料庫軟體、分析工具以及相關的技術架構之後，我們就可以進行下一步並開發乙個真正成功的大資料平台。
當然，我們也沒必要過分誇大專案管理程序的作用，成功的大資料分析專案來自於多個方面。
在本文中，我們就將介紹五個技巧，企業使用者進行平台部署的時候可以作為一定的參考：
只選擇你所需要的資料。
出於其本身性質而言，大資料分析專案中我們會遇到海量的資料集。
但是海量資料並不代表乙個企業的所有資料，也不是相關資料來源中的所有資訊都需要我們來進行分析。
企業需要確定哪些資料具有戰略價值，能夠為分析服務。
舉例來說，什麼樣的資訊組合對於客戶維繫起到至關重要的作用？或者**市場中，有哪些資料隱藏著交易的模式？
在規劃階段，把注意力集中在業務目標之上，將有助於企業對分析進行精準的定位，在此基礎之上我們可以也應該了解哪些資料能夠滿足這些業務目標。
在一些情況下，包含所有資料的案例也會有，但畢竟還是少數。
我們往往只需要大資料中的乙個子集來進行分析。
構建高效的業務角色然後處理相應的複雜度。
積極應對複雜性是大資料分析專案成功的關鍵之一。
為了能夠最終得到正確的分析結果，我們需要讓所有相關的業務資料所有者參與到流程當中，以確保提前制定必要的業務角色。
一旦業務角色制定完畢，技術人員就可以評估相應的複雜度，以及所需要做的工作。
這就指向了部署的下乙個階段。
以協同的方式將業務角色轉化為相關的分析。
建立業務角色對於大資料分析應用來說只是第一步，接下來it或者分析專家需要建立相應的演算法。
但這部分工作並不應該是獨立的，起初的查詢越準確，那麼所需要的開發工作就越少。
許多專案都需要持續反覆的開發工作，究其原因還是因為專案執行人員和業務部門溝通出現了問題。
因此，在專案開發的程序中，我們需要雙方協同並及時溝通，以便保障專案的順利進行。
確定乙個維護計畫。
除了專案之前的一些開發工作，我們還需要不間斷地注意變更。
在業務需求變化之上的日常查詢維護固然重要，但畢竟它只是整個分析專案管理的一部分。
隨著資料集的不斷增長以及業務使用者對分析過程的不斷熟悉，他們對系統的要求也會相應地增加。
分析團隊必須能夠及時地滿足額外的要求。
此外，在進行軟硬體選項評估的時候，其中乙個必須考慮的元素就是在不斷變化的業務環境中能否支援迭代的開發過程。
能夠根據需求變化而改變的分析系統，在長時間內都會體現它的價值。
牢記使用者需求，不是部分使用者，而是所有使用者。
隨著自助式bi工具的流行，在大資料分析專案中把終端使用者放到考慮範疇之內就顯得並不奇怪了。
當然，能夠應對不同資料型別的it架構非常重要，但是系統的可操作性和互動性同樣是我們需要考慮的問題。
這需要我們把不同型別使用者的反饋考慮在內，從高管層到操作工，從分析師到統計員都需要能夠訪問到大資料分析應用，不管是用何種方式。
而他們對於工具的接受度，在很大程度上決定了專案成功與否。
舉例來說，普通員工或者業務經理不需要自己去執行乙個大資料分析查詢，他們只需要能夠訪問視覺化的報表或者儀錶盤就可以了。
而分析人員以及it部門可能就需要一些深入的功能。
並沒有一種方法能夠確保所有的大資料分析專案成功，但是了解一些最佳實踐一定能夠讓你的大資料專案規劃變得更加清晰。
對於大資料分析的技術問題太過細節複雜，不是一朝一夕能夠解釋清楚，因此我們在本文中並沒有提到技術細節。
但技術和業務兩方面決定著大資料專案的成敗，只注重技術而忽視業務需求將會導致專案失衡，反之亦然。
大資料分析師複習
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巨集觀資料資料分析
cpi2011年10月份，全國居民消費 總水平同比 5.5 其中，城市 5.4 農村 5.9 食品 11.9 非食品 2.7 消費品 6.6 服務專案 2.8 cpi下降的主要原因分析 10月食品 趨於穩定，受歐元區債務危機進一步擴大的影響，歐元區經濟復甦狀況出現較大幅度的下滑,外圍 大跌 大宗商品...