数据Governance流程From数据Planning、数据 Acquisition、数据Storage Management to数据Application。其实对于-2流程-2流程具体的数据，有很多常见的处理方法，但是笔者根据长期的实践总结出来的。
一般来说，一个典型的数据分析包括六个步骤，即思路清晰、收集数据、加工数据、分析数据和呈现/12344。明确数据分析的目的和思路是保证数据分析过程能够有效进行的首要条件。其作用是为数据的收集、处理和分析提供明确的方向。可以说思维是整个分析的起点流程。首先，目的不明确会导致方向错误。
只有分析的目的明确了，才能确定分析的框架，最后还要保证分析框架的系统性，使分析更有说服力。这一步其实就是具体分析的内容，把一个需要数据分析的事件分解成一个又一个的小指标，让数据分析不会感到无所适从。而拆卸必须是系统的，也就是逻辑的。简单来说就是先分析什么，再分析什么，这样分析点之间就有了逻辑联系。
企业大学数据规划所需的三种能力和五个步骤数据规划有五个步骤。第一，从业务 driver的角度，相关部门选择业务场景进行求解生成。根据需求处理并采取措施整合这些场景。当然，选择的重点是如何让信息快速产生价值。数据分析的未来将更加大众化和实时化数据分析，也就是说“在正确的时间为正确的人获取正确的信息”。从这个意义上说，已经超越了技术本身，更接近-1。
如果你没有完善的数据整合、分析和行动能力，企业迟早会面临被淘汰的风险。在商业环境发生巨大变化的情况下，任何企业都必须做好充分的大数据计划准备，从而先于竞争对手发现新的市场趋势。我们建议企业和政府机构构建数据整合能力、分析能力和行动能力。对于任何公司的管理层来说，都需要充分认识到数据的重要性。在管理层充分认识到数据的重要性后，需要有足够的人员和能力来整合、构建和完善数据的管理基础设施。
3、大 数据营销的三个步骤
