數據就是財富，正如“哈佛商業評論”最近報道的那樣：“數據正不斷的優化我們的思維決策，它在產品開發、銷售、招聘與營銷決策中發揮著至關重要的作用。”

數據驅動決策

越來越多的公司將自己定位為數據驅動的企業，數據在企業客觀衡量財務和運營結果方面表現得越來越好。特別是，在數據驅動決策制定中，行業前三分之一的公司平均比競爭對手高出5％的生產率和6％的盈利能力。

為什么？簡單地說......因為他們掌握了大量有價值結構化的數據“?在決策分析上數據超越了人類的直覺，使人們能作出更加符合商業發展的決定”。

按照上面的觀點是否只要企業采集足夠多的各類數據后，就能超越對手，作出更智能的決策了呢？當然不會這樣簡單了，接著往下看你就明白了。

大數據是以數字為基礎，多種結構包裝形成的，絕大多數據并不易于分析，大約75％是非結構化的。而我們只有將非結構化數據轉為更易于分析的結構數據才能為決策賦能。

探碼科技作為成都本土的Daas（數據及服務）我們能為您提供專業的數據服務但與此同時，我們希望給您傳輸一些關于大數據的知識，下面概述了五個要點，以確保收集和利用非結構化大數據的過程不僅速度快，而且還可以為您的組織節省資金。

首先您得明確對您的組織而言真正重要的內容。

一、定義來源

第一確定所需的數據來源，例如，您可能決定從新聞文章、博客文章、客戶評論、論壇、案例研究、白皮書、視頻或信息圖表中收集數據。關鍵是要選擇最適合您數據要求的這些的來源。

當然，您選擇的來源將取決于您的具體目標和您之前選擇的主題，以指導您。舉個例子，如果您有興趣了解競爭對手的產品以改進自己的產品，那么產品的特定評論網站和相關論壇應該是您的首選資源。如何分辨哪些資源要抓取以及哪些資源不要抓取。

二、定義數據類型

第二步是定義要提取的數據類型，并為所有可用的非結構化數據提供結構。您選擇的數據類型如何與您的主題一致并設定目標？避免使用與您的目標不匹配的任何數據類型。

三、統一和匯總數據

您從不同的相關來源獲得的數據雖然相似，但他們不會完全相同。既然你已經開始收集它，它就在一個數字倉庫下，我們需要按照特定的順序組織它。因此，需要設置特定標準并相應地組織這些數據。

例如，應將不同數據的不同時間格式設置為特定的時間格式等使非結構化數據統一改善為結構化可訪問的。延伸閱讀-結構化數據與非結構化數據的區別。

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四、定義采集的頻率與深度

網絡的數據每時每刻都在發生變化，這意味著您需要設置要更新采集數據的頻率。這樣你才不會錯過任何關鍵信息。除了頻率之外，定義對每個數據源采集的深度能使你收獲更多。

五、如何使用數據

• 大數據最常見的用途是理解和定位客戶，這些數據可以幫助您更輕松地與他們互動并向他們出售你的產品。
• 大數據的另一個關鍵用途是優化內部業務流程，同時大數據可幫助您了解您爭對手的情況，通過分析，然后指導您如何將這些好的經驗應用于在自己企業上。

數據的使用需要根據自己的業務需求而定，然而，你不僅要收集大量的數據，還要將其轉化為可分析的結構化數據，這點是十分重要的。

在前一章節中我們就為大家講到了，網絡數據采集的方式，通過本章了解，我們可以根據自身的實際需求來進行獲取數據方式的選擇；然而最省時省力的還屬與專業的數據服務商進行合作，讓他們為你提供更為專業的數據解決方案，你可以省去了結構轉化中的麻煩，將更多的精力放在數據分析與實施上。

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