准备迎接大数据和数据专家定位

中国商业分析管理者如何准备迎接大数据和数据专家的定位，Gartner给出以下一些建议：

商业分析管理者应具备一系列大数据相关的知识，包括：最佳实践（Best Practices），架构（Frameworks）以及从概念验证（POC）中学习。

虽然企业高管和商业用户们对大数据充满了兴趣，但他们往往对大数据技术在何时、何处、如何达到最佳的效果缺乏全面的认识。商业分析管理者们则充当解答大数据基本问题的专家，如：大数据的定义、规模和覆盖范围、应用案例和技术限制，以及最佳收益所需的产品类型、成熟度和企业准备程度、所需流程和架构调整。

商业分析管理者应当拓展一系列融会贯通的大数据相关知识，通过战略研究了解不同的应用案例和可能性，架构需求，基本技术，最佳实践，技术断层以及概念验证（POC）实例。

与传统的相对成熟的商务智能和分析市场不同，大数据市场正在逐渐兴起，技术覆盖领域广阔并且成熟度各不相同。商业分析管理者亦需为业务和IT经理拓展或选定结构框架方法，以期能够共同评估大数据计划对业务的影响、识别和验证企业最佳机会所需的技术。这一方法同时也能够帮助企业最小化因不确定性对大数据数据造成的影响。

具备了深入的相关知识，将使得利益相关者、IT、商业用户与高管之间关于大数据话题的沟通更为有效，简明扼要，从而让高管们对支持和批准相关预算具备信心。

调配资源建立大数据项目小组并后续计划整合商业分析团队

企业将从聚焦行业的解决方案中获得最多收益，因为企业需要的是特定问题的特定答案，而非需要耗费时间和精力去开发与整合的通用工具。然而，在厂商能够为垂直行业提供综合打包的大数据解决方案之前，仍有一段路要走。在此之前，企业预期将自行投入大量的努力，颇多的投资用以咨询和拓展专业知识，定制一套适合他们特定需求的技术。

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