우선, 데이터를 충분히 신뢰하고, 데이터로 말하고, 데이터를 기반으로 문제를 발견하고 해결해야 한다.
둘째, 사용자 지향적이어야 한다. 빅데이터와 인터넷이 고도로 발달한 오늘날, 고객의 요구는 점점 다양해지고 개인화되고 있다. 기업은 큰 데이터를 최대한 활용하고, 제품 기능과 사용자 경험을 지속적으로 개선하고, 사용자의 새로운 요구를 충족시켜야 합니다. 큰 데이터의 가치를 발굴하다. 빅데이터 전문가인 쇤버그는 이렇게 말합니다. "데이터는 금산과 같지만, 데이터가 거기에 있다면, 이 금산은 너의 것이 아니다. 기업이 해야 할 일은 이러한' 금산' 을 이해하고 탐구하여 결국 큰 데이터의 승자가 되는 것이다. "
현재 국내 빅 데이터의 응용은 주로 인터넷 기업에 국한되어 있으며, 기존 기업은 심도 있는 데이터 마이닝을 위한 인력과 기술 지원이 부족합니다. 현재, 전통적인 기업은 먼저 자신의 실제를 결합하여 전략적 높이에서 계획하고 배포하고, 계층, 계획, 절차적으로 큰 데이터를 기업에 적용하는 것을 추진해야 한다. 둘째, 기존 장비와 기술을 최대한 활용하여 대용량 데이터의 수집, 관리 및 활용을 강화해야 합니다. 기업 의사결정을 추진하는 것은 더욱 과학적이고, 관리는 더욱 정교해진다. 큰 데이터의 분석 능력을 높이다. 빅 데이터 시대에 기업은 방대한 양의 데이터를 정확하고 신속하게 분석하고, 가장 빠른 속도로 비즈니스 관리자에게 가치 있는 정보를 제공해야 하며, 이는 기업의 데이터 분석 능력에 더 높고 엄격한 요구 사항을 제시해야 합니다. 기업은 종합적인 데이터 수집, 저장, 정리 및 분석 시스템을 구축하여 대규모 데이터 기술의 개발과 활용을 강화하고 데이터라는 전략적 자원을 최대한 활용해야 합니다. 동시에, 빅데이터는 실무자, 특히 데이터 분석가에게 더 높은 요구를 했다. 기업은 빅데이터 인재 양성을 가속화하고 빅데이터를 획득하고 분석하는 능력을 지속적으로 높여야 한다. 빅 데이터 시대에는 데이터 유형이 더욱 다양해졌다.
통계에 따르면 기업 데이터의 80% 가 비정형 데이터입니다. 따라서 기업은 구조화 된 데이터의 활용뿐만 아니라 구조화되지 않은 데이터의 마이닝 및 활용에도 관심을 기울여야합니다. 빅 데이터와 산업화의 통합을 가속화하다. 융합은 빅데이터의 가치이며 정보화와 산업화의 심도 있는 융합을 촉진하는 중요한 구현이며 기업의 변화와 업그레이드를 촉진하는 중요한 출발점이다.