09月22日, 2014 191次
文 | 明哥，前麦肯锡战略咨询顾问，埃森哲管理咨询顾问，一个喜欢用思维导图架构PPT的老司机，欢迎关注，一起成为职场精英。
关于大数据分析，对于很多企业来讲只是一个噱头，上专有云吧，又厚又重而且价格高昂的平台底座，不是一般企业能够承受的；上公有云吧，数据安全问题，数据上云和下行带来的诸多问题，不是每个企业都能接受的；另外更为要命的一点是，大数据需要大量的算法工程师，这些工程师的造价高昂，那么，问题来了，难道大数据分析就只能是少数人的游戏吗？
回答这个问题，我们需要先定义一下“方法论”这个东西，方法论是什么，方法论是无数人实践、验证、可复制执行的流程、方法、行动步骤，百度百科是这样解释的，先思考30秒。
方法论是人们用什么样的方式、方法来观察事物和处理问题。概括地说，世界观主要解决世界“是什么”的问题，方法论主要解决“怎么办”的问题。
方法论是一种以解决问题为目标的体系或系统，通常涉及对问题阶段、任务、工具、方法技巧的论述。方法论会对一系列具体的方法进行分析研究、系统总结并最终提出较为一般性的原则。
方法论也是一个哲学概念。人们关于“世界是什么、怎么样”的根本观点是世界观。用这种观念作指导去认识世界和改造世界，就成了方法论。 方法论是普遍适用于各门具体社会科学并起指导作用的范畴、原则、理论、方法和手段的总和。历史唯物主义的著作中经常提到方法论这个概念。
好了，现在我们回到主题，大数据分析无从下手，我们分析了，（1）平台太贵（2）数据安全（3）算法工程师太贵，发现了吗？因为有了这3个限制条件，大部分人无法系统的了解大数据分析的方法、流程和步骤，如果我们掌握了一套实施方法论，然后再有一个案例来参考，即便我们不做大数据分析，我是不是也可以充分利用这些新技术、新分析方法红利，为我们日常的数据分析、洞察提供一套打动老板、打动客户的秘密武器呢！
案例概览
概览1
概览2
一、大数据分析综述（1）需求分析
（2）大数据分析目标
二、大数据分析总体架构（1）总体技术架构
（2）数据存储层：数据集市
（3）数据存储数据流
（4）数据标准管理
（5）元数据管理
（6）数据流程管理
三、大数据分析实施重点（1）应用案例：系统框架
（2）应用案例：数据抽取
（3）应用案例-调度引擎
（4）应用案例：临时存储区
（5）应用案例：软硬件配置示例
四、数据质量管理（1）数据质量管理框架
（2）数据质量检查任务
（2）数据质量报告
小贴士：
方法论带给我们的是框架思维，在方法论的指引下，即便我们不能做到最好，但至少可以保证（1）操作方向和目标是一致的（2）关键步骤是没有遗漏的（3）有模板、有SOP支撑，做事情只需要按步骤操作即可，可以快速上手，避免无从下手。
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