某某佩恩
數據分析是呈現數據價值的重要手段，如何進行數據分析也是大數據落地應用的關鍵環節之一，對於數據分析來說，一方面要循序漸進，另一方面也要與相關技術進行緊密結合。
對於企業來說，進行數據分析可以按照以下步驟進行：
第一：完善數據採集機制。數據採集是數據分析的基礎，對於廣大傳統企業來說，要想利用大數據，首先要建立大數據應用生態鏈。大數據生態鏈的基礎則是物聯網和傳統信息系統，所以要進行數據分析，首要任務是建立完善的數據採集機制。
第二：數據分析按需、按階段建設。在大數據時代，很多企業對於大數據賦能傳統企業迫不及待，迫切希望數據分析等大數據建設任務能“一步到位”，希望大數據能快速產生經濟效益，實際上這種想法是存在一定問題的。數據分析要想賦能傳統行業，需要按需、按階段建設。比如對於一個連基本報表都沒有的傳統企業，應該從報表應用開始，然後再進一步採用BI系統，這是一個循序漸進的過程，這個過程也是培養企業大數據思維的過程。
第三：數據分析要與相關技術緊密結合。數據分析並不是一個新概念，傳統的數據分析是統計學的重要研究內容之一，但是在大數據時代，數據分析產生了明顯的變化，這個明顯的變化就在於從小數據分析到大數據分析。目前，通過機器學習的方式完成數據分析是一個流行的做法，這就要求從業人員緊跟技術發展的腳步，更新自身的知識結構。
最後，隨著大數據的發展，數據價值化程度越來越高，對於從業者來說，數據分析的專業化要求也越來越高。目前，數據分析分為應用型分析和研發型分析兩個方向，不管對於哪種分析方式來說，都需要從業者具備一定的專業度。這個專業度不僅體現在技術領域，也體現在行業領域，所以數據分析人員既是技術專家又是行業專家。
作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟件體系結構、大數據、人工智能相關領域，有多年的一線研發經驗。
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IT人劉俊明
數據分析在其他時代也是一樣，分析思路類似，在大數據時代，重要的是要掌握一個好工具，工具本身也會提供更多分析的思路。
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