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任何事情提前做好准备永远错不了，比如在企业项目之前提前准备好有用的企业数据，以便于更好地为客户提供服务。但是，企业项目失败的原因就一定是因为少了“未雨绸缪”的智慧吗？也不尽然，对企业来说，拥有大数据准备策略和方法并如实执行是至关重要的。
数据准备策略应包含以下元素：
1、对当前和将来的业务问题有透彻的了解，期望数据能为企业带来答案。
了解要应用大数据分析的业务领域可以为数据建立业务环境，并有助于制定数据收集和执行策略。此阶段的目标是确定企业中哪些数据与关键业务问题相关，哪些无关。企业还可以随着业务需求的变化扩展业务问题和要查找的数据，但是一开始最好还是密切关注数据。
2、数据集中化。
数据必须规范化以便一致，并且企业中的每个人都使用相同的数据。因此，即使可以选择针对特定业务领域填充此主数据的不同子集，也必须将所有分析数据存储在IT维护的集中式存储库中。
3、 标识必须馈入中央分析信息存储库的数据源。
一旦确定了业务案例和问题，就应确定可用于汇总回答业务中紧迫问题的数据集和源。这些数据源可以来自企业内部或外部。
4、识别可能相关的未来数据源。
同时，现在开始识别将来业务可能需要的其他数据集或源还为时过早。这些数据源最初不会准备数据，但是它们的标识将为将来的数据准备提供一个路线图。
5、定义的数据准备方法。
有三个基本步骤可将干净数据移入中央数据存储库。首先，从数据源中提取数据。然后，将其转换为与其要到达的数据目标兼容的格式。最后，将其加载到目标存储库中。重要的部分是转型。如果相同的数据字段将流入新的目的地，但该目的地的格式不同于原始目的地，则必须将数据转换为新格式，以便数据正常工作并在目的地中保持一致。如果人工完成，这是一个繁琐的步骤，因此需要自动化工具。
6、选择专业有效的数据分析工具。
数据分析工具，即BI工具，如今市面上的数据分析工具比比皆是，企业在进行工具选型的过程中，一定要看是否是自主研发的BI、能否提供丰富的行业案例以及工具背后能提供的后续服务，以此来判断工具的质量和可实施性，选择专业的BI厂商可以少走更多弯路，比如深耕商务智能和大数据领域14年的亿信华辰，专注于打造数据全生命周期的智能化产品线，帮助企业和政府解决数据应用难题，实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型，让数据驱动进步。
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