文 | 明哥，前麥肯錫戰略諮詢顧問，埃森哲管理諮詢顧問，一個喜歡用思維導圖架構PPT的老司機，歡迎關注，一起成為職場精英。

關於大數據分析，對於很多企業來講只是一個噱頭，上專有云吧，又厚又重而且價格高昂的平臺底座，不是一般企業能夠承受的；上公有云吧，數據安全問題，數據上雲和下行帶來的諸多問題，不是每個企業都能接受的；另外更為要命的一點是，大數據需要大量的算法工程師，這些工程師的造價高昂，那麼，問題來了，難道大數據分析就只能是少數人的遊戲嗎？

回答這個問題，我們需要先定義一下“方法論”這個東西，方法論是什麼，方法論是無數人實踐、驗證、可複製執行的流程、方法、行動步驟，百度百科是這樣解釋的，先思考30秒。

方法論是人們用什麼樣的方式、方法來觀察事物和處理問題。概括地說，世界觀主要解決世界“是什麼”的問題，方法論主要解決“怎麼辦”的問題。

方法論是一種以解決問題為目標的體系或系統，通常涉及對問題階段、任務、工具、方法技巧的論述。方法論會對一系列具體的方法進行分析研究、系統總結並最終提出較為一般性的原則。

好了，現在我們回到主題，大數據分析無從下手，我們分析了，（1）平臺太貴（2）數據安全（3）算法工程師太貴，發現了嗎？因為有了這3個限制條件，大部分人無法系統的瞭解大數據分析的方法、流程和步驟，如果我們掌握了一套實施方法論，然後再有一個案例來參考，即便我們不做大數據分析，我是不是也可以充分利用這些新技術、新分析方法紅利，為我們日常的數據分析、洞察提供一套打動老闆、打動客戶的秘密武器呢！

案例概覽

概覽1

概覽2

一、大數據分析綜述

（1）需求分析

（2）大數據分析目標

二、大數據分析總體架構

（1）總體技術架構

（2）數據存儲層：數據集市

（3）數據存儲數據流

（4）數據標準管理

（5）元數據管理

（6）數據流程管理

三、大數據分析實施重點

（1）應用案例：系統框架

（2）應用案例：數據抽取

（3）應用案例-調度引擎

（4）應用案例：臨時存儲區

（5）應用案例：軟硬件配置示例

四、數據質量管理

（1）數據質量管理框架

（2）數據質量檢查任務

（2）數據質量報告

小貼士：

方法論帶給我們的是框架思維，在方法論的指引下，即便我們不能做到最好，但至少可以保證（1）操作方向和目標是一致的（2）關鍵步驟是沒有遺漏的（3）有模板、有SOP支撐，做事情只需要按步驟操作即可，可以快速上手，避免無從下手。

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關鍵字: 埃森哲 需求分析 哲學