如何实施大数据战略工作方案
随着信息化进程的飞速发展，数据已成为企业重要的生产要素之一。大数据时代，企业需要利用更加高效的数据处理技术来进行商业活动。用数据驱动业务成为企业转型升级不可或缺的一部分，企业必须要对自身的数据进行科学的分析与利用，以更好地发挥数据在经营管理中的应用价值，进而实现企业经济与社会效益的双赢。
一、数据分析工作方案
1.明确数据指标 分析 企业数据需要先明确分析的指标，将数据按照实际需求进行分类，制定数据指标细分方案，以确定要制定的业务报告类型、包含内容与数据分析方案。
2.解决数据收集问题 同时收集企业内部数据，以及从外部获取样本数据，对收集到的数据进行基础处理与筛选，建立数据仓库或数据平台，提供出数据程序、规划、质量控制与用户访问等方面的技术支持。
3.数据建模 通过技术手段对数据进行建模工作，以便深入分析企业数据信息。建立良好的数据建模工具，并选用优质的计算工具针对所需提供技术支持，每个岗位都需要培训人员，使得每位员工都了解数据建模的相应要求和步骤。需要与财务部门合作以 发票、成本、收入、利润和资产等方面的财务数据共享，工作效果更为显著。
4.建立指标体系 数据分析首先需要建立企业业务数据分析的指标体系，以此来规避主观性误解和数据不准确的情况。基于指标体系建立KPI系统，规划业务分析内容，提供基础的分析报告和数据分析结果。
二、数据治理工作方案
1.优化数据流程 对企业内部人员进行培训，制定数据治理标准流程，并将所有数据采集和使用进行合法化，建立完整的数据治理流程以确保数据完整、准确、稳定，以便日后进行规范化的数据分析工作。
2.数据审核与审计 工作 审核数据的稳定性和可靠性，并进行审计。如出现数据倾斜、重复等情况，及时调整。建立数据质量管理体系，监控数据的完整性、准确性、时效性和一致性。
3.实施隐私规范 保护企业重要数据和数据隐私，建立数据保密制度，定期对数据进行备份，确保数据安全。
4.制定数据安全方案 建立安全体系，对数据库进行安全配置、防止攻击、保护数据。
三、数据可视化工作方案
1.建立数据可视化平台，提供用户友好的功能，比如数据可视化展示、数据分析与查询、绩效监控和报表生成等方面提供丰富的功能支持。
2.数据可视化工具的选择 针对用户的不同需求，确保数据可视化处理的灵活性，提供基础的数据分析工具和预警功能，对用户进行友好的反馈。
3.数据可视化结果分析 对数据可视化结果进行深入分析，发现数据背后的真相，确定是否与业务目标对应，让数据可视化时间正确的指导业务行为，以改善产品和服务的商业经营活动。
四、数据应用工作方案
1.数据模型建立 利用数据建模技术基于企业业务场景，建立數據模型。
2.智能应用模型建立 利用推荐模型的技术方法，建立企业内部智能化模型，形成智能业务流程，根据数据判断和反馈用户自动化的建议。
3.制定数据应用 KPI体系 建立数据应用体系，对数据应用项进行量化指标制定，并进行KPI分析管理，以确保数据应用的完整性和有效性。
通过数据分析、数据治理、数据可视化及数据应用等方面进行大数据战略工作方案的实施，企业可完整的用数据驱动业务，更好地为市场需求提供适切的产品和服务，提升企业核心竞争力，切实实现企业的发展目标。