如果您正在處理這類問題，我推薦的一本書是Bill Schmarzo的《Big Data MBA》。它對大數據有一種非常務實的方法。基本訊息是：從公司已有的策略目標開始。
您目前使您的公司在競爭中脫穎而出的策略是什麼？
從業務角度回答這個問題，而不是從「必須用數據做點什麼」的角度來回答。例如，您的工程公司可能會選擇透過能夠更快完成專案來進行競爭。該戰略舉措可能是在未來 12 個月內將施工時間減少 10%。
一旦確定了公司的主要策略舉措
請確定為實施該舉措必須做出哪些決策。在上面的範例中，您的公司必須確定決定專案花費時間的最重要因素。
只有這樣您才準備好考慮資
料科學如何幫助您做出最佳決策，從而獲得最佳策略結果。為了減少專案時間，您可能需要收集數據，例如特定施工活動所需的時間、等待材料所花費的時間或因惡劣天氣而損失的時間。由此，您可以確定哪些大數據專案將為您的策略目標帶來最大效益，並且在資料可用性和分析技能方面最容易實現。
對我來說，讀這本書是一種解脫
大數據傳播者似乎常說，你應該只收集數據，然後去發現其中的價值。
我不會說它不能以這種
方式工作（一些知名公司已經採取了這種方式），但這聽起來是一種相當低效的方式。施馬佐的方法對我來說更有意義。至少對於進入資料時代的傳統企業來說更容易處理。無論如何，當您了解公司正在做的事情時，商業案例就會很容易制定。直接的好處將幫助您獲得繼續前進的動力。
大數據成熟度量表
繼續前進意味著：攀登 Bill Schmarzo 定義的大數據成熟度等級。
前幾個成熟度等級相對容易。首先是監控您正在做的事情。大多數公司已經做了一些這樣的事。但考慮上述戰略目標可能會發 柬埔寨電子郵件列表 現尚未監控的事情。我們在 VORtech 的工作中看到了一些非常有趣的例子。在上面的例子中，等待材料所花費的時間可能還沒有以結構化的方式收集。由於惡劣天氣而損失的時間可能還與一年中的時間或建築工地的位置無關。
下一個成熟度等級是洞察力等級
不僅監控你所做的事情，還試圖了解潛在的機制（為什麼材料遲到，為什麼我們因為蘇格蘭的惡劣天氣而不是阿布達比而浪費了時間） ）。然後是優化級別，您可以將您的見解轉化為可行的 命中資料庫 建議（告訴規劃人員儘早從提供者X 訂購，因為他們總是遲到；在蘇格蘭建造時建造設施來防雨；希望有一些不太明顯的措施）建議）。
超出此範圍的成熟度等級更高
它們將對您 新加坡賭博地址 的業務產生更大的影響，但也需要更根本的改變。這些高級級別中的第一個是貨幣化級別，您可以將數據和見解轉化為其他人會購買的產品或服務。下一個也是最後一個級別是蛻變級別，這需要對您的業務進行根本性的重新思考。這就是 Airbnb 和 Uber 所處的水平，因為它們分別重新定義了飯店和計程車業務。