大数据系统体系建设规划包括哪些内容
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大数据系统体系建设规划包括哪些内容
技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。 还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。 提炼标准模型 在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。 统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。 统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。 业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。 统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。 制定设计模型 创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。 新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。 新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2 参考技术A最近有不少同学向老师咨询有关大数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据分析的飞速发展，大数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，老师这就给大家介绍大数据分析的职业发展。
一、为什么要做大数据分析师
在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。
而大数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。大数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
二、入门和职业规划应该从两个角度考虑：领域和路线
领域是不少新人常忽略的要素，其实大数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业，很大程度会决定你初期的技能树和技能点。譬如金融领域的风控模型、营销领域的生命周期、广告领域的点击率预估等，各有各的特色。
如果是一位应届生，不妨多了解自己感兴趣的领域，和专业相关是最好的，并且积累相关的经验，为面试做准备。
如果已经有一定行业履历，只是想要转岗大数据分析师，那么跨岗不跨行，避免跳到一个陌生的领域。
领域经验太宽泛，我给不了太多的指点，主要也就三点：1.自己感兴趣的，2.自己擅长的，3.有钱途的。从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。
三、职业规划
对于大数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的大数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
而大数据分析路线大致可以划分成四大方向：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。
3.1数据分析/数据运营/商业分析
这是业务方向的数据分析师。绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。因为基数大，所以这类岗位通常鱼龙混杂。有些虽然叫数据分析师，但是每天只需要和Excel打交道，完成leader布置的表格整理工作就行。混个几年，成为一位数据分析主管，给下面的新人继续布置Excel任务。
又有一种大数据分析师，岗位职责要求你掌握常用的机器学习算法，面试首先推导一个决策树或者逻辑回归。入职后也是各类代码，和分析打交道的情况不多。都叫大数据分析师，其实天差地别。这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。
这类岗位的职位描述一般是：
1)负责和支撑各部门相关的报表;
2)建立和优化指标体系;
3)监控数据的波动和异常，找出问题;
4)优化和驱动业务，推动数据化运营;
5)找出可增长的市场或产品优化空间;
6)输出专题分析报告;
实际情况是，不少业务端的大数据分析师，主要工作只做第一点。别管它用汇总、分析、数据支持什么修饰词，基本是跑SQL，做报表。硬生生活成了业务端的表哥。这是很常见的情况，也是入门新人的第一个坑。因为从头到尾，这类分析师，都没有解决问题。业务部门往往更关心，某个指标为什么下跌或者上升。产品的用户是什么样的?怎么能更好的完成自己的KPI。
以活跃指标的下跌举例：
活跃指标下跌了多少?是属于合理的数据波动，还是突发式?
什么时候开始的下跌?
是整体的活跃用户下跌，还是部分用户?
为什么下跌?是产品版本，还是运营失误?
怎么解决下跌的问题
这是一套标准的解决思维。分别对应what、when、who、why、how，每一部分都不是三言两语可以解释清楚。不要看它简单，例如你通过多维分析，发现某个地区的活跃下跌了，不要急着把它作为分析的结论，这是不合格的数据分析。某地区的活跃下跌，只是现象，不是原因，把它作为结论提交，肯定会被骂的。
你要解决的是，为什么这个地区的活跃下跌了。是该地渠道，是该地竞争对手，是该地市场环境?这些问题都是细化深入的范畴。并且，它们要能以量化解释，而不是我认为。做好了这点，才是一个真正的业务端的数据分析师。
当然，这一点看的是leader。leader能否带你进入业务分析的大门，决定你将来是不是成为一个表哥。新人切记切记。
解决问题是一方面工作，另外一方面，大数据分析师的职责是将业务数据体系化，建立一套指标框架。活跃下跌的问题，本质上也是指标问题。什么时候开始下跌，哪部分下跌，都能转化成对应指标，如日活跃用户数，新老用户活跃数，地区活跃数。
你不能衡量它，就无法增长它，指的就是指标体系。指标体系可以是业务部门建立，但数据分析师也挺合适。一方面他们比数据挖掘这类技术岗位更贴合业务，一方面不像业务岗位对数据抓瞎。两者结合，这岗位也能称为数据运营。
指标体系如果工程化自动化，也就是BI，所以大数据分析师可以算半个BI分析师，这里不包括BI报表开发。BI如果采购第三方，数据分析师负责BI没问题，如果自有开发，那么BI岗技术的色彩更浓厚。
数据分析思维和业务的理解，是分析师赖以生存的技能。很多时候，工具是锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，足够完成大部分任务。机器学习这类能力，对此类大数据分析师不是必须的，Python也一样，只是加分项。毕竟为什么下跌，你无法用数据挖掘解答。
大数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。
商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。你要开一家超市，你得考虑哪里开，这就要考虑居民密度，居民消费能力，竞争对手的多寡，步行交通距离，开车交通距离等。这些数据是宏观的大指标，往往靠搜索和调研完成，这是和互联网数据分析师最大的差异。
若往其他分支发展，比如数据挖掘工程师，则要继续掌握Python和机器学习等。从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力(天天搞报表，怎么可能不熟)，这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。
新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。积累相关的经验，在一两年后，决定往后的发展，是数据挖掘，还是专精数据分析成为管理岗。
3.2数据挖掘/算法专家
这是技术向的数据岗，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。从概念上说，数据挖掘Data mining是一种方式，机器学习Machine Learning是一门方法/学科。机器学习主要是有监督和无监督学习，有监督又可划分成回归和分类，它们是从过去的历史数据中学习到一个模型，模型可以针对特定问题求解。数据挖掘的范围则大得多，即可以通过机器学习，而能借助其他算法。比如协同过滤、关联规则、PageRank等，它们是数据挖掘的经典算法，但不属于机器学习，所以在机器学习的书籍上，你是看不到的。实际的应用场景中，如外卖行业，如何寻找骑手效率最大化的最优路径，同样属于最优化，也是数据挖掘的工作范畴。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。模型的实施，往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验，精通SQL/Hive是必须的。
常见数据挖掘项目的闭环如下：
1)定义问题
2)数据抽取
3)数据清洗
4)特征选取/特征工程
5)数据模型
6)数据验证
7)迭代优化
单看环节，数据挖掘对分析能力没有业务型那么高。这不代表业务不重要，尤其在特征选取方面，对业务的理解很大程度会影响特征怎么选取，进而影响模型质量。用户流失是一个经典的考题，如何选取合适的特征，预测用户会否流失，能够考察对业务是否深刻洞察。
数据挖掘的业务领域一样可以细分。金融行业的信用模型和风控模型/反欺诈模型、广告模型的点击预估模型、电商行业的推荐系统和用户画像系统。从需求提出到落地，数据挖掘工程师除了全程跟进也要熟悉业务。因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。
一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。比如，运营希望减少用户流失，那么设立一个流失指标，现在需要预测用户流失率的模型。模型可以是数据分析师完成，也能是数据挖掘工程师。最终由数据挖掘团队部署到线上。在一些公司，高级数据分析师会等价于数据挖掘工程师(其实行业内，对Title并没有严格的标准)，只是工程能力可以稍弱，模型部署由专门的工程团队完成。
数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。后者对理论要求更严苛，几乎都要阅读国外的前沿论文。方向不局限于简单的分类或者回归，还包括图像识别、自然语言处理、智能量化投顾这种复合领域。这里开始会对从业者的学校和学历提出要求，名校+硕士无疑是一个大优势，也有很多人直接做数据挖掘。深度学习则更前沿，它由神经网络发展而来，是机器学习的一个子集。因为各类框架开枝散叶，诸多模型百花齐放，也可以算一个全新的分支。除了要求熟悉TensorFlow, Caffe, MXNet等深度学习框架，对模型的应用和调参也是必备的，后者往往是划分普通人和大牛的天堑。算法专家和深度学习专家，薪资level会更高一级，一般对应于业务型的数据运营/分析总监。数据科学家是上述岗位的最终形态之一，要么理论能力非常强，往往担任研究院的一把手。要么工程能力突出，上述的系统都能完成平台化的部署。
3.3数据产品经理
这个岗位比较新兴，它有两种理解，一种是具备强数据分析能力的PM，一种是公司数据产品的规划者。前者，以数据导向优化和改进产品。在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务，属于顺便把分析师的活也干了，一专多能的典型。他们会运用不同的数据源，对用户的行为特征分析和挖掘，达到改进产品。最典型的场景就是AB测试。大到页面布局、路径规划、小到按钮的颜色和样式，均可以通过数据指标评估。俗话说，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。后者，是真正意义上的数据产品经理。在公司迈大迈强后，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目：包括大数据平台、埋点采集系统、BI、推荐系统、广告平台等。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。
我们不妨看几个数据产品经理要求：
1)负责大数据产品的设计，输出需求文档、产品原型;
2)负责推荐算法的产品策略，完成相关推荐及个性化推荐产品的需求分析;
3)负责分析和挖掘用户消费内容的行为数据，为改进算法策略提供依据;
4)负责客户端数据需求的对接，制定相关埋点规范及口径，相关业务指标验证;
5)报表展示工具的落地和应用;
和C端注重用户体验不同，数据产品，更注重整体的分析能力和逻辑。除了产品经理最基础的Axure、Visio、MindManager等工具。往往还需要很多技术型的能力。比如了解BI/DW原理和实施、了解常用的推荐算法、了解机器学习模型等。这也很容易理解，C端要求你了解用户需求，而在数据端，主要用户就是数据。这当然不是说，用户体验不重要，拿推荐算法来说，除了满足用户最基本的感兴趣，也要考虑时效性，考虑新兴趣的挖掘，考虑无数据时的冷启动问题…这些一样是用户体验，只是解决方案也得从数据出发。再多思考一步，模型是离线还是实时，实时怎么实现它?技术细则不用多考虑，但你要知道会有这些坑。后端的数据产品，如报表，用户往往是你隔壁工位的小秦或小路，设计得丑一点不要紧，要是数据指标口径不统一，那才会分分钟骂街。虽然数据PM需要熟悉各类数据模型、指标、数据挖掘和数据工程的实现，但是聚焦点是把它作为一个项目去实现，故而不用精通。
数据产品经理是一个比较新兴的岗位，所以有丰富经验的从业者并不多，我个人认为，还是存在比较大的职业缺口。当然也有其他问题，一是因为新兴，部门负责人本身也没有想好他们能干什么，不少数据PM还从事表哥的工作。二是数据产品本身可借鉴的经验不多，像APP产品，可以下载体验，总归有一个学习的过程。然而用户画像、BI、算法策略，都是其他公司的内部机密，无从参考，我就遇到不少对用户画像实现非常感兴趣的数据PM。从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位，适合对数据特别感兴趣，但是数理天赋不高的职场人，那么以沟通、项目管理和需求规划为能力，也不错。
3.4数据工程师
数据工程师其实更偏技术，从职业道路上看，程序员走这条路更开阔。在很多中小型的公司，一方面数据是无序的、缺失的、原始的，另外一方面各种业务报表又嗷嗷待哺。没办法，分析师只能自己撸起袖子，一个人当三个人用。兼做数据清洗+ETL+BI。经历过的大概都懂，数据分析踏上数据工程的不归路如下：
1)每天都要从五六张表上join，那么不妨加工成一张中间表;
2)ETL的依赖关系越来越复杂，尝试用kettle/airflow等框架搞定，弄个DAG美滋滋;
3)运营部门的周报次次都要这几个指标，看看能否做一个自动化BI;
4)数据量逐日增多，最近T+1的日报需要几个小时完成，研究下查询语句的优化;
5)查询语句的优化空间也不大了，开始迁移到Hadoop/Spark分布式平台，新技术栈的学习;
6)新平台，原有的工具也不管用了，某大牛说apache上有工具能解决这个问题，于是阅读文档;
7)公司部署了私有化的埋点采集，数据缺失比较厉害，业务部门天天骂娘，继续埋Flume/Kafka的坑;
8)等等…
如果分析师在技术方面的灵性不错，那么技能点会往技术栈方向迁移。从最初的SQL，到了解Hadoop集群、了解presto/impala/spark、了解ELK、了解分布式存储和NoSQL……这也是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，不少硕士和博士还过来抢饭碗，自己不擅长容易遇到天花板。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师)，很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。部分公司会将机器学习模型的部署和实现交给数据工程团队，这要求数据工程师熟悉sparkMLlib、Mahout此类框架。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。因为数据分析出身，与纯技术栈的程序员比，思考会更贴合业务，比如指标背后的数据模型，但是技术底子的薄弱需要弥补。另外，DBA、BI这些传统的数据库从业者，也是能按这条路线进阶，或者选择数据产品经理方向。
3.5职业规划总结
以上是大数据分析的发展方向，它们互有关联，如果从整个架构来看，我们可以将其划分为数据收集—数据加工—数据运营—数据触达。数据收集负责收集各种各样的原始数据，比如用户何时何地做了什么事情。它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范(还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责)。收集上来的数据需要存储，往往因为高吞吐量，需要保证数据和日志的稳定性，会采用Flume+Kafka，如果有实时统计要求，也得考虑流数据。这块则是数据工程的范畴，包括原始数据的再加工，数据清洗，都是专门的数据团队完成。当获得数据后，首先第一点是讲各种明细数据加工业务指标，没有指标不成方圆，这里由数据分析师定义的。有了指标，配合各种数据产品输出，如用户画像用户标签、BI报表，这些数据产品都由数据PM统筹排期…另外一方面，数据挖掘工程师和算法专家则凭各种数据建立模型，进行实时或离线运算。
模型可能会预测用户会不会购买某个商品，可能是做出一系列的推荐，可能是判断用户属于哪个类型，不一而足。更上面一层是业务相关，数据分析师会监控和分析BI上指标的波动、数据挖掘工程是通过用户反馈数据，衡量算法的优劣、数据PM按AB测试的结果改进产品。数据工程师保证系统的稳定。所有层次一环扣一环，每个岗位在其中都发挥特有的作用。数据工程偏底层技术，数据分析偏上层业务，数据挖掘和数据产品处于中间形态。不同公司虽然业务形态不一致，架构会有差异，但是职责不会偏差太大。这也是数据分析为什么会有四个方向。
能 力：
1、 一定要懂点战略、才能结合商业;
2、 一定要漂亮的presentation、才能buying;
3、一定要有global view、才能打单;
4、 一定要懂业务、才能结合市场;
5、 一定要专几种工具、才能干活;
6、 一定要学好、才能有效率;
7、 一定要有强悍理论基础、才能入门;
8、 一定要努力、 才能赚钱;最重要的：
9、 一定要务实、才有reputation;
目标：
1-做过多少个项目?
2-业务背景有哪些，是否跨行业?
3-做过多少种类型的模型?做了多少个模型?
4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环?
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参考技术B 立得在国内率先提出了“智慧城市运营中心”的概念，并通过多年在政务数据领域的探索，发明了政务大数据精益治理的方法论与解决方案。并坚定地推行“政务公共数据集”地概念，将公共数据集的制作作为SCOC（智慧城市运营中心）的基本职能之一。数字化转型基于数字化转型大数据分析体系建设
石家庄以岭药业信息总监冯亚伟，紧扣本届会议主题，分享了《基于数字化转型大数据分析体系建设》的主题演讲。
该演讲包含三部分内容：第一，结合医药产业、国家政策、行业变化做分析，总结出业务创新难、弹性不足、数据孤岛、无法运营四个现状，引出以岭药业数字化转型的策略。第二，分享以岭药业目前的建设规划，包括基础设施、数据中心、网络安全、大数据平台、能力、经营分析、大数据分析等七大方面。第三，指标口径和关键数据的风险与对策。本文对于药企做大数据体系建设具有教强的参考性。
石家庄以岭药业信息总监 冯亚伟
以领药业坚持以科技为先导，创立了理论、临床、科研、产业教学为一体的独特运营模式，被称为我国中医药科技成果产业化的创举；以络病理论带动中医药产业化，将现代的高新技术带入企业用来研发中药、西药和生物药。目前，重要品种专利中药十余个，覆盖心脑血管、感冒呼吸系统、肿瘤、糖尿病等四大方面，包括莲花清瘟、治疗心脑血管的通络三宝等专利药品。
医药行业属于重监管的行业，所以，做数据分析需要结合国家政策和行业的变化，并认清企业面临的挑战：
国家政策方面最显著的变化，主要在三方面：第一，合规性检查、药品零加成；第二，两票制、药物一致性评价；第三，国家创新政策红利、从仿制药向创新药转型。
行业未来可能发生的变化集中在：依靠互联网对医生进行运营；政策导向，流通和制药行业面临洗牌；新药研发投入加大，技术创新会成为行业的趋势。
基于以上环境变化，企业面临的挑战凸显在以下三方面：第一是如何通过“数据驱动”的方式来运营企业客户，第二是如何构建集团统一的信息化平台以支撑业务，第三是需要通过新技术来提升新药研发效率。
回顾企业自身，以岭药业的信息化有四个特点：
业务创新难：一个新的业务系统开发，从头开始建设，开发周期长，迭代慢。
弹性不足：用系统支撑的用户数量相对确定，直播、内容服务等新业务场景，现有系统难以支撑。
运营欠缺：每次活动都能产生大量的数据，这些数据怎么收集，已经有的几十万医生数据如何使用，大量数据散落于各业务系统中，没有沉淀。
数据库的“信息孤岛”问题：客户、原材料供应商、人员等，客户、原材料、供应商、人员信息等等都冗余在几十套系统中，还有大量的数据孤立于各套系统中。
针对以上问题，以岭药业提出了数字化转型策略，主要方向是：将传统垂直封闭的IT架构转变为平台化服务化的开放架构；从关注“流程”向关注“用户体验”转变（实现端到端的用户需求）；从“内部工具IT系统”走向“与用户连接的实时智能系统”。
数据经营的最终目的，是降低整体成本，即降低时间成本、管理成本和风险成本，进而提高业务协作水平、监督管理能力和预测能力，同时也希望降低累计成本，即降低能耗、运维和建设成本，建设绿色信息化，云化IT、自动化IT。
以岭药业近两年的重点目标，是降低成本和提升收入：降低成本方面，主要以建设自动化IT来降低运维成本；在提升收入方面，从生产营销以及厂区的智能化建设，来推动生产市场的扩大和品牌知名度的建设，提升累计收入；而整体收入的提升，则通过智能化的运营模式和大数据的收集、分析来实现。
根据以上重要目标，来展开具体的建设。上图是以岭药业大数据经营分析的建设规划图：
依靠私有云和公有云的结合，在上面部署相关应用，推动整体的建设。
“能力建设”分为五个板块：数据采集能力（包括外部数据、内部数据以及互联网数据）、数据治理能力（重点是主数据的治理和数据标准化的工作）、数据处理能力、数据分析能力（针对现有数据进行相关的经营分析）、数据应用能力。
以岭药业在做主数据梳理的过程中，有一些针对性的建设规划：首先，梳理不同层面（战略层/策略层/运营层）、不同板块（采购/生产/营销/大健康）的指标；第二，规范指标模型，各指标的数据来源、计算方式、计算频率在公司层面达成共识；第三，希望能建立统一的指标库，依据公司指标体系和指标模型建立统一的指标库；第四，为经营决策分析提供支持为各级管理者提供驾驶舱及固定报表。
在大数据分析的价值方面，以岭药业想要实现两个目标：数据驱动业务创新、业务模型成为核心竞争力之一。具体实现方式有三种：购买服务，因为大数据对人才的要求非常严格，很多东西需要购买服务，比如医生画像、中药材价格趋势预测、销售预测；因为企业自身的特点不同，因此，也需要相应的外包定制开发；需要培养自己的研发力量。实施的目标分级是：逐步构建数据模型，以可视化方式支持业务决策。计划应用领域包括：商业大数据、工业大数据和智慧运营。以岭药业计划在六五期间，在营销、大健康、智慧运营领域挖掘大数据应用点，19年完成医生舆情分析、中药材价格趋势预测。
以岭药业在数据建设过程中的第一个主要风险，来自于指标口径，缺乏一套集团与各板块充分明确和广泛认同的指标定义；项目组根据现有资料和调研状况，对指标进行了初步定义，仍需要讨论与确认。
针对这个风险，实施了两点对策：在实施阶段由集团项目组牵头，集团与各板块业务部门需明确定义每个指标的口径和计算公式，形成指标字典；在实施阶段明确指标的管理流程和制度，有序的应对指标变化和生命周期管理。
遇到的第二个主要风险，来自于关键数据，对分析涉及的关键数据（客户、客户分类、物料、物料分类），缺乏集团层面统一辨识和管理；目前还不具备利用MDM来管理集团和子公司的关键主数据。
对此风险的对策有两点：在实施阶段，由集团项目组和相关业务部门梳理BI涉及的关键数据；利用BI建立主数据对应表，并在数据加载过程中完成不同系统的主数据映射。
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