大数据分析技术有哪些应用步骤

　　大数据技术经过这么几年的发展，已经不像前几年那样给人一种难懂的感觉，现如今信息的大爆炸，各行各业的信息层出不穷。但是信息的爆炸也就意味着各类杂乱无章数据的诞生，因此要想在众多的数据中找到对于自身有用的数据，对于数据的分析则必不可少。下面一起来了解一下，大数据分析技术应用步骤都有哪些。

　　1、识别阻碍因素和挑战

　　明确识别阻碍因素、挑战、问题或风险，例如在职技术人员想要保护他们的职位，技术人员的有限可用性可能会抑制执行能力，或者在谁拥有数据和分析计划的预算方面存在权力斗争。需要介绍这些挑战带来的影响，并提出补救措施。例如，如果企业内的数据素养水平较低，则制定数据素养计划以提高参与度，并使用真实的商业数据创建分析原型，以激发业务思维并将分享新想法。

　　2、将底层数据追溯到业务成果

　　在开发数据和分析解决方案设计(例如数据管理基础设施平台或数据湖和仓库模型)时，必须将业务价值结果映射到支持它们所需的底层数据。连接业务需要访问的数据以回答关键业务问题。例如，CRM数据中维护的客户联系数据与财务系统中存储的金融交易数据相结合。这样做是为了提供客户活动的概况，从而指导营销人员定制专注于具有更高价值的客户群的营销活动。

　　3、采用商业术语展示路线图

　　创建数据和分析路线图，说明主要面向业务的数据和分析解决方案可以交付成果的里程碑。显示需要随着时间的推移发生以实现未来状态的可交付成果。在回答这些的基础上交流：将会得到什么?什么时候能收到成果?这会对我有什么影响?

　　4、说明整体业务计划中的成本效益分析摘要

　　在为数据和分析制定业务案例时，初始投资和持续支持成本(总拥有成本)必须符合预期的投资回报率。商业案例应该具有前瞻性和面向未来，并在整个计划中显示出良好的财务回报。

　　大数据分析技术有哪些应用步骤，大数据分析的前景是光明的，未来的发展方向是物联网、云计算、人工智能，这些科技发展方向将使用大数据，数据不断积累，数据越来越大，大数据的应用也越来越多。