第一，建立数据化计划，实现数据的录入和存储。企业 先需要考虑的是，需要保存哪种类型的数据。各个公司因业务模式的不同，需要涉及的数据也不同，是更加关注产品还是企业运营亦或是人力的数据资源，这些问题需要在建立数据计划之初就做好考量。但涉及客户体验的数据，比如家电的零售卖场，客户所使用的交通工具、是否有老人小孩的陪同、看了哪些产品、 后买了什么等，这种客户素描形式的数据需要企业特别重视。或许当前这些数据还没有纳入到业务体系的审核，但在传统企业比拼客户体验和服务意识的未来，这些数据经过挖掘和分析后将产生巨大的价值。

第二，建立数据管理和应用平台。一方面是在IT基础设施上建立良好的数据处理结构，比如数据分布式存储、Hadoop等。另一方面，企业要建立自己的数据管理和应用平台，包含数据的采集、数据库架构、分析模块、API出口等。需要注意的是，数据管理和应用平台的建立必须从公司业务出发，建设适合自己的平台。

而在数据中心建设方面，随着云计算和数据中心的出现，外部数据中心的成本已经大幅下降，数据存储的费用也不再是障碍，对于很多企业来说建立自己的数据中心并无必要。

第三，量体裁衣建立数据团队。对于大型企业而言，自建数据挖掘的团队，无论是在成本控制还是业务响应机制上都相对有利。然而对于中小型企业来说，自建团队有时候并无必要，对这类型企业而言 重要的是将大数据思维融入到企业的日常运营之中。

另外，张欣表示，企业应为团队培养一些正确的数据理念，比如，数据的形式是多种多样的；数据的作用是用来预测；利用分布式存储计算搭建数据处理结构；考量数据的外部影响，或者搜索是否存在影响企业发展的外部数据。

第四，定制好外部数据战略。有哪些外部数据会影响企业的业务发展?比如竞争品牌的售价、销售策略等。这些都需要提前搜寻和沉淀。建立外部数据计划，企业可以通过公共渠道或者数据交换的方法来进行

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