第2篇 规划篇

大数据体系的规划旨在明确规划者所在企业的大数据技术创新发展的总体思路和目标，规划者应当提出适应企业布局以及现实情况的大数据技术体系，并以大数据基础的、共性的技术创新为突破，形成具有自身特色的大数据软硬件平台以及人才梯队。对于围绕大数据开展业务的企业而言，还应当规划其具有优势特色的大数据技术产品，以促进大数据应用领域的发展，创新引领其原有产品向大数据方向的转型和升级。

具体来讲，在大数据建设的规划阶段，企业应该结合自身的信息化现状，分析现有IT系统和IT服务的类型与特征。在正确认识自身的前提下，判断自己的应用和自己的企业是否需要大数据，进而确定企业中的哪些业务系统或IT服务适合大数据的实施。当企业需要部署大数据来扩展业务、开发新产品、提升运营效率的时候，需要确认大数据将会给企业带来多大的价值和成本优势，以及如何能够将价值发挥到最大。与此同时，对于伴随大数据建设而带来的安全、成本以及法规方面的风险，企业将采取何种方式进行规避和解决。

和云计算一样，为了将大数据的IT部署和企业业务进行深度融合，企业最好能成立专业的项目组来保证大数据项目的顺利实施。如图P2-1所示，要实现一个成功的项目运作，需要平衡好时间（Schedule）、内容（Scope）和成本（Cost）这个铁三角。要完成一个成功的产品，则需要平衡好功能（Function）、性能（Performance）和成本（Cost）这个铁三角。为了保持这个三角形，任何一个要素的变化（三角形的一个边），必然会导致另外两个要素的变化，这就是“铁”的含义。

图P2-1 项目铁三角和产品铁三角

当前大量的企业都在考虑采用或者过渡到大数据IT架构。传统的IT系统升级至大数据模式后，就具有了鲜明的特点和优势。企业在向大数据过渡时，需要制定明确的战略目标和有效的实施规划。事实上，制定企业的大数据实施战略规划，就是确定企业的IT基础设施架构、信息系统及产品体系的发展蓝图，对企业业务的发展具有长远影响。当然，制定好企业的大数据实施战略及规划，并不是一件容易的事。对于具有一定规模的企业而言，IT系统向大数据转型是一项非常复杂、非常系统的任务，最好能够在具有大数据领域丰富实践经验的技术专家和咨询人员的协助下完成。

本篇旨在帮助企业在部署实施大数据前确定如何制定大数据实施的战略规划，帮助读者了解大数据战略规划的一般方法和原则，以及相关的技术环节要求，并探讨一些评估和分析方面的技术细节。

离开了具体的业务场景，大数据是没有意义的。规划阶段是一个了解数据的过程，也是了解自身的过程：在内部，现在有哪些应用，有多大体量的数据，有哪些格式，未来数据量的增长，哪些是原始数据，哪些是衍生数据，我们提供了哪些产品和服务，客户/用户是谁，他们分布在哪里，什么时间段用得最多，使用感知如何；在外部，竞争对手都有哪些，他们的应用和数据情况是什么样子，我们处在Ecosystem中的什么位置，上下游的合作关系或竞争关系怎样；在圈外，关于我们的产品和服务的口碑或舆情怎样等。

企业实施大数据并非只是对数据中心进行简单的技术改造，而是对IT运用模式的根本性改变。无论是企业自己完成规划还是雇用专业的咨询公司，企业都有必要从宏观上对大数据的生态系统以及大数据能带给企业的价值和风险方面有足够深刻的认识。企业决策者需要在实施大数据前，进行目标定位、价值分析和风险评估，采用系统化的分析方法对企业大数据战略进行规划和部署。且必须认识到，企业实施大数据建设是不可能一蹴而就的，这将是一个长期渐进的过程，如图P2-2所示。

图P2-2 规划的步骤

由于企业自身有着不同类型的应用系统，因此，需要将候选的大数据业务系统排出优先级，先后分步进行。企业可以根据大数据的实施状况进行业务定位和需求分析，并以提升企业的运营效率和商业价值为目标，得到企业自身业务与大数据技术的契合点。之后，需要判断大数据部署方案是否能够帮助企业最大限度地提高收益。最后，还需要准备好应对各种风险的策略。本篇将对大数据的技术体系、需求管理、风险管控穿插讨论。