在數字經濟時代，互聯網、智能設備和其他形式的信息技術的爆炸性增長使得數據以同樣令人印象深刻的速度增長，企業經營的各個階段都可以被記錄下來，產品銷售的各個環節也被記錄下來，客戶的消費行為和網上行為都被采集下來。數據已成為一種重要的生產要素，通過對數據的收集、存儲、再組織和分析建模，隱藏在數據中的重要價值及規律逐漸展現出來，正成為企業轉型升級及可持續發展的重要推動力量。大數據分析建模是大數據應用的核心和重要基礎，已成為科技界和企業界關注的熱點話題。

1. 重視需求牽引作用，深化業務問題解決

企業應結合業務發展目標，梳理經營生產過程中的瓶頸問題，以問題為導向，重視業務需求調研工作，清理業務流程和業務數據，研究數據來源、采集通道和映射關系，深入梳理數據基礎，不斷推進業務問題的解決并構建合理的業務架構。

2. 加大數據積累力度，夯實數據體系基礎

企業應深化信息系統應用，提升業務流程和業務數據上線力度，深化物聯網、云計算等新興技術應用，提高數據采集效率，豐富數據積累力度;完善主數據、主題數據、數據建模等標準規范，構建包含業務、指標、報表等的數據體系，夯實數據體系基礎。

3. 加大人員隊伍建設，提高技術支撐能力

企業應加大技術專家、業務專家、數據分析師、數據管理員、運營專家等專業人員的培養，調動業務部門參與數據分析的積極性和主動性。同時加大數據分析、數據建模、數據挖掘技術儲備、技術工具庫和模型庫建設，提高技術支撐能力。

結語

大數據分析建模是數據到信息轉變的重要支撐，也是凸顯數據價值實現的重要環節，企業應加強業務需求調研與業務架構優化，夯實數據基礎和應用基礎，不斷選擇、訓練、評估、應用和優化模型，不斷推進大數據分析建模的應用，為轉型升級奠定堅實基礎。

網站標題：大數據的分析、建模和應用
本文URL：http://www.kartarina.com/news/99107.html

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