在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?

最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：

1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。

另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。

2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。

关键我们认识是要培养四种理念：

(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。 (2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。 (3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Mapreduce、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Mapreduce实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。 (4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。

3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。

4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。

5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。

6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。

7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。

一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。

第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。

第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。

周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。

当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。