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大数据分析架构需权衡四要素

1、数据分析需要权衡的四大要素 无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。

2、Lambda架构：数据处理的革命性设计Lambda架构划分为三个层次：批处理层、加速层和服务层，构建了一种独特且高效的数据处理模型。批处理层，作为数据仓库 ，存储原始数据并生成批处理视图，适用于离线数据分析。而速度层（Speed Layer）则处理增量数据，实时更新实时视图，与批处理层形成了互补。

3、同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。

4、同时，对于储存、分类和分析大量数据所需设施和技术的成本以及大数据的潜在收益，企业亦应充分权衡。大数据带来的是数据革命吗？虽然业界对大数据的认识显著提升，而且相关工具越来越多，但对大多数企业而言，颠覆性变革还未到来。

如何打造优秀的大数据团队

数据团队的工作方式数据团队的工作可以分成两大部分，一部分是建设数据存储和计算平台，另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。平台的建设者包括三种人群：基础平台团队对hadoop、spark、storm等各类大数据技术都非常熟悉，负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。

有一定的团队精神。既然是团队就离不开共享，资源共享、消息共享、快乐共享、困难共享。团队精神还包括每个成员应该把团队利益放在第一位。一套科学实际的制度。正所谓人管理人是低水平，制度管理人才是高水平。

团队合作和沟通能力：在大数据财务分析团队中，财务人员需要与其他部门的人员合作，如业务部门、IT部门等。他们需要具备良好的团队合作和沟通能力，以便能够与其他部门的人员协作，共同实现企业的数字化转型。 持续学习和发展：在大数据时代，新的技术和工具不断涌现。

这个首先需要专业的人才，可以找一些学习大数据这方面的学生，然后找一些学徒，当然最好是对统计、数据分析和对数字敏感的人 做为管理者要学会管理，定下目标和方向，然后不断进行测试研发，分析。

对于数据部门人员的设计时，最好是把数据分析人员分别跟各个业务线进行对接，最忌讳数据仓库人员与业务部门对接，这样很容易使数据部门流于形式，主要的原因数据仓库人员没有对于业务方提供需求进行分析，因为有时业务部门在需要数据分析都不知道自已要什么，所以很容易对于数据团队产生很负面的影响。

游戏行业的大数据分析管理

目前，王坤所领导的30余人的技术团队正致力于从包括游戏日志、玩家行为数据、日常经营数据等在内的大数据集中寻找更好的数据利用和展现途经，同时他们还是大数据应用在企业内部营销推广的主力军。“我们要做每个员工的大数据分析，而不仅仅是数据中心的大数据分析。

其实这些都是在进行用户画像，通过大数据来推断出我们的用户是谁，看到这里，大家心里应该已经勾勒出用户的大概情况： 买得起3000元左右的新款手机，有一些消费能力，玩游戏的时候大部分都有WiFi（室内），非驴友，大部分玩游戏时间在周末...别着急，我们接着看其他数据。 付费用户趋势 蓝色为新付费用户：当日首次付费的用户。

游戏数据分析是一个精细且复杂的过程。神策数据提供的游戏行业解决方案，使游戏运营商能够在不同维度上进行交叉和比较分析，实现数据挖掘的智能化，并直观地展示大数据分析结果。此外，神策数据的技术团队能够根据运营商的具体需求，提供有效的数据分析指导和技术支持。

游戏数据分析是一个复杂且细致的过程，为了更好地实现游戏数据分析，神策数据提供了游戏行业解决方案，游戏运营商可以通过此方案，在不同的维度进行交叉分析和比较分析，智能化地进行数据挖掘以及实现大数据分析结果的可视化呈现。

你好！游戏数据分析师这个活比较有技术含量，要学起来肯定是不会容易的。不过，如果你肯钻研，把吃饭睡觉工作以外的空闲时间用在学习上，那肯定也是可以学会的。万事开头难，但是入门了还是可以很简单。不过既然要分析游戏，你肯定还是要清楚一款游戏里有哪些数据值得分析的。

做一个大数据项目一个团队一般如何分工的?

数据集的分割：组长负责对数据集进行抽样、采样和筛选，将数据集分割成学习集、测试集以及验证集。 处理、清洗数据：组员根据组长分割的数据集，对特征数据和结果数据进行清洗和处理，归一化等。

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

一般企业的大型项目都是需要团队成员相互配合完成的。如果项目的推进程度，团队成员之间没有及时的共享，不但会造成整体工作效率低下，还有重复操作的可能，导致整个流程乱了套。但企业如果部署了CRN系统就不一样了。

确立明确的角色分工和职责范围。对于您企业环境中的所有的数据信息，您需要对于这些数据信息所涉及的关键利益相关者、决策者有一个清晰的了解和把控。当数据信息在企业的系统传输过程中及其整个生命周期中，角色分工将发生变化，而企业需要对这些变化有一个很好的理解。

大数据和数字化转型

1、提高数据分析能力：大数据技术可以帮助企业快速分析、处理和管理大量数据，从而更好地理解和把握市场、客户和业务情况，提高数据分析能力和决策水平。改进产品和服务：通过分析大数据，可以深入了解客户需求和行为，及时调整产品和服务策略，提高产品和服务质量，提升客户满意度和忠诚度。

2、数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并将成为一种永久的运营方式。人们可能会想知道，在大数据和分析达到发展顶峰之后将会变成什么样子。只要所公布的客户调查、供应商利益、分析师报告、收入来源等资料具有价值，那么企业都将采用大数据和分析来获取。

3、数字化浪潮方兴未艾，以大数据、云计算、人工智能为代表的新一代数字技术日新月异，催生了数字经济这一新的经济发展形态。党的十九大报告亦明确提出，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

4、利用物联网、大数据等技术，对企业设备进行感知监测和数据采集，实现远程监控和管理。同时，通过互联网技术实现设备之间的信息交换和共享，提高整个工厂系统的运行效率。