數據Governance流程From數據Planning、數據 Acquisition、數據Storage Management to數據Application。其實對于-2流程-2流程具體的數據，有很多常見的處理方法，但是筆者根據長期的實踐總結出來的。
一般來說，一個典型的數據分析包括六個步驟，即思路清晰、收集數據、加工數據、分析數據和呈現/12344。明確數據分析的目的和思路是保證數據分析過程能夠有效進行的首要條件。其作用是為數據的收集、處理和分析提供明確的方向。可以說思維是整個分析的起點流程。首先，目的不明確會導致方向錯誤。
只有分析的目的明確了，才能確定分析的框架，最后還要保證分析框架的系統(tǒng)性，使分析更有說服力。這一步其實就是具體分析的內容，把一個需要數據分析的事件分解成一個又一個的小指標，讓數據分析不會感到無所適從。而拆卸必須是系統(tǒng)的，也就是邏輯的。簡單來說就是先分析什么，再分析什么，這樣分析點之間就有了邏輯聯系。
企業(yè)大學數據規(guī)劃所需的三種能力和五個步驟數據規(guī)劃有五個步驟。第一，從業(yè)務 driver的角度，相關部門選擇業(yè)務場景進行求解生成。根據需求處理并采取措施整合這些場景。當然，選擇的重點是如何讓信息快速產生價值。數據分析的未來將更加大眾化和實時化數據分析，也就是說“在正確的時間為正確的人獲取正確的信息”。從這個意義上說，已經超越了技術本身，更接近-1。
如果你沒有完善的數據整合、分析和行動能力，企業(yè)遲早會面臨被淘汰的風險。在商業(yè)環(huán)境發(fā)生巨大變化的情況下，任何企業(yè)都必須做好充分的大數據計劃準備，從而先于競爭對手發(fā)現新的市場趨勢。我們建議企業(yè)和政府機構構建數據整合能力、分析能力和行動能力。對于任何公司的管理層來說，都需要充分認識到數據的重要性。在管理層充分認識到數據的重要性后，需要有足夠的人員和能力來整合、構建和完善數據的管理基礎設施。
3、大 數據營銷的三個步驟
