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大数据经过几年的发展，现在已开始走向成熟，市面上也出现了各类样的数据分析工具和成套软件，而更多企业开发和维护着自己的数据分析系统。数据分析软件现在显然已经成为企业管理业务的核心工具集。而大数据公司不断更新的应用程序将成为企业运行业务的引擎。

数据挖掘和分析的重要性对企业管理者提出了要求

数据挖掘和分析有多重要，以至于我们每一个部门管理层都须掌握这门技能和了解未来形成数据分析的趋势。比如财务部门，可以从财务数据中预测未来公司的利润趋势，市场营销部门可以从业务数据中看到未来市场的发展趋势，战略支持部门可以从各种数据分析中把握公司未来的战略发展方向等等，诸如此类，我们必须有一个比较清晰的大数据分析逻辑。

增强型分析思考逻辑

增强分析使用机器学习技术实现数据分析的自动化，使业务分析师甚至无需成为程序员就可以更轻松地构建和部署这些模型。因此，无论是在传统分析方面，还是在这些数据科学机器学习平台上，这些确实正在改变着格局。分析师们的主要任务和精力集中到在数据中找到见解，然后是如何传达这些见解和结果。

数字文化思考逻辑

数据素养、数字道德、隐私，企业和供应商以数据为中心的计划涵盖了数字文化。上了一定规模的企业，都需要一套包含数据分析道德使用的专业行为准则。我们看到许多组织都面临的挑战之一是：并非每个人都了解数据分析的真正原理。因此，对于想要成为数据驱动型组织的组织而言，很重要的一件事是提升他们的知识和技能，从我们的一线员工，管理层到企业领航者，都需要了解如何以更好的方式使用这些准则和信息进行交流，以及存在哪些局限性，以免遇到麻烦。

关系分析思考逻辑

我们的数据科学家对数据挖掘和数据分析，就是要通过大数据的方法和技术，找到事物发展的规律和关系，以满足分析师和企业管理者日益扩大和深入的的数据分析需求。 当企业开始组合多个独立数据集时，可以推断出很多信息。组织看到的大多数分析解决方案都是孤立地看待这些类型的数据，当组织开始将这些不同类型的数据源拼凑在一起并一起使用多种分析技术时，能够更全面地了解要解决的任何问题。这将是提供更深入的见解并真正为组织提供帮助。

决策智能思考逻辑

决策智能提供了一个框架，这个框架将传统和先进的技术结合起来，设计、建模、对齐、执行、监控和优化决策模型。决策智能意味着这些决策通常跨越多个应用程序甚至是不同的功能组。举例来说，如果与大多数组织交谈并询问他们有关客户体验的信息，那将是很孤立的。销售组织和市场支持部门都有各自的孤岛。他们都有自己的观点，但是没有人真正地从所有这些不同的孤岛全面看待客户。因此，决策智能真正带来了这种层次的洞察力，并利用人工智能和自动化的结合来突破这些障碍，并从整体上进行深入研究。

操作和扩展思考逻辑

更多的人除了被动接受结果信息，更多的希望与分析模型互动，达到人机交互的目的，从而把自身思考和观点放入数据模型中，以实现从海量数据洞察新的见解和结果。这不仅需要查看单独的技术或工具，还需要采用一种基本方法来真正创建此数据基础。

总结

大数据是人工智能的孪生兄弟，其发展具有非常丰富的想象空间，随着科技的不断发展，人类原始掌握数据的方法已经过于局促。未来，人类的一切活动皆数据，不是没有可能，如何建立起一套更有前瞻性的数据应用逻辑，是大数据发展的必经之路，也是企业科学利用数据进行价值转换要思考的问题。