五大步骤让你创建持续成功的大数据项目

　　随着您企业大数据项目的日趋成熟，考虑建立一套按照数据质量或精确度分类的办法，这将使得数据用户得以更好的了解他们所使用的是什么，并相应地调整自己的期望值。例如，您可以使用白色、蓝色或金色来分别代表原始数据、清理过的数据，经过验证可以有针对性的支持分析和使用的数据。有些企业甚至进一步完善了这一分类方法：将数据从1到5进行分类，其中1是原始数据，而5是便于理解，经过整理的、有组织的数据。

　　4、将对非结构化的内容的管理纳入到您企业的数据管理能力。

　　非结构化数据一直是企业业务运营的一部分，但既然现在我们已经有了更好的技术来探索，分析和这些非结构化的内容，进而帮助改善业务流程和工业务洞察，所以我们最终将其正式纳入我们的数据管理是非常重要的。大多数企业目前都被困在了这一步骤。

　　数据库中基本的、非结构化的数据是以评论的形式或者自由的形式存在的，其至少是数据库的一部分，应该被纳入到数据管理。但挖掘这些数据信息则是非常难的。

　　数字数据存储在传统的结构化数据库和业务流程外，很少有许多的治理范围分组和数据管理的实现，除了当其被看作是一个技术问题时。一般来说，除了严格遵守相关的安全政策，今天的企业尚未对其进行真正有效的管理。当您的企业开始大跨步实现了大数据项目之后，您会发现这一类型的数据信息迅速进入了您需要管理的范畴，其输出会影响您企业的商业智能解决方案或者甚至是您企业的业务活动。积极的考虑将这些数据纳入到您企业的数据管理功能的范围，并明确企业的所有权，并记录好这些数据信息的诸如如何使用、信息来源等等资料。

　　不要采取“容易的轻松路线”，单纯依靠大数据技术是您企业唯一正式的非结构化数据管理的过程。随着时间的推移，企业将收集越来越多的非结构化数据，请务必搞清楚哪些数据是好的，哪些是坏的，他们分别来自何处，以及其使用是否一致，将变得越来越重要，甚至在其生命周期使用这个数据都是至关重要的。

　　要保持这种清晰，您可以使用大数据和其他工具，以了解您企业所收集的数据信息，确定其有怎样的价值，需要怎样的管理，这是至关重要的。大多数进入您企业的大数据系统的非结构化数据都已经经过一些监控了，但通常是作为一个BLOB（binarylargeobject）二进制大对象和非结构化的形式进行的。随着您的企业不断的在您的业务流程中“发掘”出这一类型的数据，其变得更加精确和有价值。其可能还具有额外的特点，符合安全，隐私或法律和法规的元素要求。最终，这些数据块可以成为新的数据元素或添加到现有的数据，但您必须有元数据对其进行描述和管理，以便尽可能最有效地利用这些数据。

　　5、正式在生产环境运行之前进行测试。

　　如果您的企业做的是一次性的分析或完整的一次性的试点，这可能并不适用于您的企业，但对大多数企业来说，他们最初的大数据工作将迅速发展，他们找到一个可持续利用他们已经挖掘出的极具价值的信息的需求。这意味着需要在您的沙箱环境中进行测试，然后才正式的在您的生产环境运行。

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