该模式还具有很大年夜的灵活性：可以根据公司的具体要乞降特点，以各类方法实施。例如，在某个领先的欧洲银行，大年夜数据功能的成熟度在各个营业范畴有很大年夜差别。于是，该银行建立了一个大年夜约40人的数据中间，重要分为两个组——高等分析师和数据工程师——为每个营业线供给所需的支撑。 比如在零售银行方面，分析被广泛应用于运营和决定计划，是以其大年夜数据功能已经异常强大年夜。 是以，中间重要为更高等的筹划供给弥补增援。比拟之下，在财富治理方面，分析并没有获得广泛的应用，所以中间供给了更周全的支撑，实际上“外借”了周全的专家小组来创建分析模型，然后负责实施和监督。

如今：开端启动

对于快速实现大年夜数据视野，并将其转化为公司寻求的价值来说，聚焦和加快至关重要。

我们建议企业起首选择一个灵活、简便的贸易分析平台，然后应用某个项目，慢慢推动“数据分析+营业”的跨部分协作，一步一个脚印地实现本身的大年夜数据视野。

毕竟，在贸易的┞方场中，数据不雅跟世界不雅一样重要。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：如何搭建企业的“大数据视野” ？ 五个步骤帮你搞定

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