第一，选择好自己的数据基础架构。企业数据基础架构变革的驱动力， 基本的驱动力来源于数据量的增长，以及数据类型的变化。此外，不同的企业需求不同，实时性、成本、数据增长的趋势可能也会影响数据基础架构的选择。如果企业面临是一个量级不大，结构化的数据，也许传统的关系数据库就可以解决；如果量级增大，10TB左右，可能原有的关系数据库不能满足，列式数据库是一个比较好的选择；当它的量级越发增大，类型越发增多的时候，需要考虑新型的NEW SQL、NO SQL，甚至有Hadoop这样的计算系统和数据存储系统。

第二，做好数据的管理工作，选择好数据管理的关键技术。企业的数据管理一般都会经历孤立系统、数据集、数据仓库和统一元数据的数据仓库等几个阶段。企业在数据建设过程中，初期很难从顶层把自己的整体元数据管理包括数据仓库规划做到位，更易于见效的方式是先做部门级应用或者是领域级的应用，后续逐步整合。

第三，数据应用建设，要把数据利用起来，才能真正产生价值。从分析应用来讲，分为四个部分：报表报告、交互分析、挖掘预测、决策自动化。其中交互分析涵盖的东西比较多，很多时候会把敏捷分析、自助分析、多维OLAP分析都放在这里面。总的来说，企业应该根据现今自身所处的阶段以及企业数据实际情况来规划后续的数据管理和分析应用的发展路线。

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