大数据分析中信息提炼的最佳实践
在大数据分析中，信息提炼是一个至关重要的环节，它可以帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息，支持我们的决策和业务运作。以下是根据搜索结果总结出的一些最佳实践：
1.明确业务目标
在进行大数据分析之前，首先要明确业务需求和目标。这是企业管理层必须率先实现的，也是技术方面必须遵循的。如果企业的管理层没有明确的业务目标，那么将不能收集并正确创建数据。
2.评估并与合作伙伴制定战略
大数据项目不应该由IT部门孤立完成。它必须涉及数据所有者，这将是一个业务部门，或者是一个提供大数据技术的供应商或咨询机构。在制定战略的过程中，应该持续进行检查，以确保企业收集所需的数据，并且会为企业提供所需的见解。
3.确定自己拥有什么以及在大数据中需要什么
大量的数据并不等同于良好可用的数据。同样重要的是确定企业所拥有的是其所没有的东西。一旦收集了项目所需的数据，就确定可能缺少什么，在这些工作开始之前一定要把一切都准备好。
4.保持持续的沟通和评估
有效的协作需要利益相关者和IT部门之间的持续沟通。企业的目标可能会在项目的进行期间发生变化，如果发生这种情况，必须将变更信息传达给IT部门。
5.选择合适的工具和技术
在评估商业智能工具时，有许多选项可供选择。需要找到能够提供独立解决方案BI公司，功能足以处理最复杂的数据，同时对于技术含量较低的用户而言仍然足够直观。
6.利用社会化聆听进行大数据分析
对于社会化媒体分析的一个重要手段——社会化聆听。我们以汽车行业的一个实操案例,来讲述如何使用社会化聆听〔工具〕来对社会化媒体大数据进行分析。
以上就是关于数据分析中信息提炼的最佳实践，希望对您有所帮助。
