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大数据应用成功的例子不胜枚举，但企业到底应如何做呢？

大数据的规划和应用总起来说可以用四句话来概括，即确定目标、数据匹配、架构规划、业务应用。

首先要明确方向，确定要达到的效果并圈定数据应用的大致范围。

只有目标明确了，后面的工作才会有指引。如果为大数据而大数据，后面就会迷失方向，陷入数据的迷宫不能自拔。所以决策者一定要围绕行业的特点、围绕企业的实际思考问题。

在应用的方向及效果达成共识后，就要开始对数据进行梳理。

哪些数据要纳入我们分析的范畴，哪些数据是企业内部的、哪些数据是企业外部的、哪些数据需要设置埋点获取等。数据的结构和字段是否符合要求？需要实时采集还是定时采集？等等都是企业要考虑的问题。就像做菜一样，当菜品定好后，食材的选择极为关键，需要下大功夫。

当数据源的问题解决后，如何来对数据进行梳理、清洗、提炼就成为关键节点。通常我们会将数据的利用架构分为三层，即操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)和应用数据层(ADS)。通俗点讲，就是食材的一个加工烹制过程，只有经过专业的处理，这些看似庞杂纷乱的数据才能剖石见玉、焕发异彩。

有系统的分析方法和海量数据支撑，可以在许多方面给企业带来助益，甚至可以重构企业的商业模式。比如，笔者参与推进实施的茅台云商大数据项目。借助数据中台，“稳”住市场，通过反黄牛机制，减少了终端市场价格炒作、囤货居奇的现象，使真正的消费者能够买到茅台酒。未来还要“进”化市场，通过对消费者的标签分类、行为画像，发现不同类型的消费者偏好，为个性化定制酒、众筹酒做好数据积累，是营销模式的创新。