中小企业如何进行数据分析？

　　尽管技术的日益创新和逐渐完善的产业配套创造了良好的外部环境，只有将“数据驱动”的理念根植于企业本身才能充分发挥大数据的价值。对于一家企业来说，真正的数据化转型绝不仅仅是互联网营销或舆情监控这么简单，它需要战略层面的规划、管理制度的革新和执行层面的坚决。这里提出了数据化转型的8个步骤，这些建议并没有必然的时间先后或逻辑关系，藏在背后的大数据理念，或许更加重要。

　　1. 数据全面采集：要求企业采集并存储企业生产经营中的一切数据，形成企业数据资产的理念。

　　2. 整理数据资源，建立数据标准形成管理：成立数据委员会，建立数据目录和数据标准，对数据进行分级分权限的管理，实现数据的统一管理和可追溯。随时了解哪位员工在什么时间点在哪一台设备上运用何种权限如何使用。

　　3. 建设数据管理平台：建设具备存储灾备功能的数据中心，以业务需要为引导，定做一套数据组织和管理的解决方案，硬件方面强调鲁棒性和可扩展性，没有必要一开始就投入大量经费。

　　4. 建立海量数据的深入分析挖掘能力：培养非结构化数据的分析处理能力和大数据下的机器学习的能力。

　　5. 建立外部数据的战略储备：外部数据对于市场拓展、趋势分析、竞品分析、人才招聘、用户画像和产品推荐等意义重大，而网站、论坛、社交媒体和电商平台上聚集了很多有重要价值的公开数据。

　　6. 建立数据的外部创新能力：企业通过智能终端、传感网络、物流记录、网点记录和电子商务平台等等，获得的第一手数据，很多都可以用于支持在跨领域交叉销售、环境保护、健康管理、智慧城市、精准广告和房地价预测等方面的创新型应用。

　　7. 推动自身数据的开放与共享：要充分借助社会的力量，尽最大可能发挥数据潜藏的价值。Netflix曾经公开了包含50多万用户和17 770部电影的在线评分数据，并悬赏100万美元奖励能够将Netflix现有评分预测准确度提高10%的团队。

　　8. 数据产业的战略投资布局：通过投资的方式迅速形成自己的大数据能力甚至大数据产业布局。

　　“大数据”概念已从顶峰滑落到了谷底，产业似乎陷入停滞。但当我们沿着技术起源、产业生态和企业战略的脉络重新审视大数据时，我们发现，大数据产业不仅不会停滞，反而将加速渗透到更多行业的各类场景中去，并根植在企业战略、管理和文化之中。只有当各行各业的企业运营实现数据驱动时，大数据的价值才真正落地，然而这条路还很长。