今天的 EB 级大数据为捕捉推动创新的洞察提供了无数机会。从更准确地预测到提高运营效率和更好的客户体验，大数据和复杂的分析使用推动了可以改变我们世界的进步——改善生活、治愈疾病、保护弱势群体和节约资源，甚至更多其他的。

无论是做哪一样，重要的是要了解大数据的工作原理，更大化的发挥大数据的价值。在企业让大数据进行服务之前，应该考虑数据如何在众多位置、来源、系统、所有者和用户之间流动。管理这些包括传统结构化数据以及非结构化和半结构化数据的“大数据结构”有五个关键步骤：制定大数据战略；分析数据；识别大数据源；做出数据驱动的决策；访问、管理和存储数据。

 制定大数据战略

在较高的层面上，大数据战略是一项计划，旨在帮助您监督和改进您在组织内外获取、存储、管理、共享和使用数据的方式。大数据战略为海量数据的业务成功奠定了基础。在制定战略时，重要的是要考虑现有及未来的业务目标技术计划。这需要像对待任何其他有价值的业务资产一样对待大数据，而不仅仅是应用程序的副产品。

 了解大数据的来源

• 设备数据来自物联网 (IoT) 和其他连接设备，这些设备从可穿戴设备、智能汽车、医疗设备、工业设备等流入 IT 系统。您可以在大数据到达时对其进行分析，决定保留或不保留哪些数据，以及哪些需要进一步分析。 如，某军工厂设备数据采集及应用。
• 社交媒体数据源自 Facebook、YouTube、Instagram 等上的互动。这包括以图像、视频、语音、文本和声音形式存在的大量大数据——对营销、销售和支持功能非常有用。这些数据通常采用非结构化或半结构化的形式，因此对消费和分析提出了独特的挑战。如：互联网数据采集与应用。
• 公开可用的数据来自大量开放数据源，例如美国政府的 data.gov、CIA World Factbook 或欧盟开放数据门户。如：最全的中国开放数据(Open Data)及政府公开数据平台汇总汇集了大量开放数据。
• 其他大数据可能来自数据湖、云数据源、供应商和客户。

 访问、管理和存储大数据

现代计算系统提供了快速访问大量和类型的大数据所需的速度、大量和灵活性。除了可靠的访问之外，公司还需要集成数据、确保数据质量、提供数据治理和存储以及为分析准备数据的方法。一些数据可能存储在本地的传统数据仓库中——但也有灵活、低成本的选择，通过云解决方案、数据湖和 Hadoop 存储和处理大数据。

 分析大数据

一种是借助网格计算或内存分析等高性能技术，组织可以选择使用所有大数据进行分析。另一种方法是在分析数据之前预先确定哪些数据是相关的。无论哪种方式，大数据分析都是公司从数据中获取价值和洞察力的方式。大数据越来越多地为当今的高级分析工作提供支持，例如人工智能。但是选择正确的数据采集方式，从而使你的数据分析更加精准!

 做出智能的、数据驱动的决策

管理良好、可信的数据可以得到可信的分析和可信的决策。为了保持竞争力，企业需要抓住大数据的全部价值并以数据驱动的方式运营——根据大数据提供的证据而非直觉做出决策。数据驱动的好处是显而易见的。数据驱动的组织表现更好，在运营上更具可预测性，并且利润更高。

 较重要的工作——数据采集

尽管您已经了解了数据工作原理，但是第一步数据需要采集存储以及复杂的数据管理和先进的分析技术。Dyson 网络数据采集系统适用于多源数据采集，可以定制化开发并私有化部署的大规模网络数据采集系统。系统提供从数据采集，爬虫撰写，任务调度，数据清洗合并到数据存储一站式服务，让政府和企业能够快速获取海量的目标数据。