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数据空间许多具有行业领导地位的企业已经意识到需要提升组织内部收集、存储和分析数据的必要性。企业需要为提升大数据能力投入更多的资源，以让其全面发挥潜在的作用。对大数据能力的投资需要遵循数据分析的价值链，布局于5个方面。
(1)、大数据的收集与前期准备：要有效地收集和管理大规模、复杂的数据集。企业数据产生于各地独立的数据库。为了后期最大化数据的使用，企业应制定相应的数据标准，确保数据的准确性、一致性和可转换性。
(2)、大数据处理：数据必须能被实时处理。在一些竞争激烈的领域，对企业来说，比竞争对手提前几天可能就能存活下来。因此企业需要评估基础架构、算法，编程语言，以提高数据的处理速度。
(3)、大数据可视化：处理完的数据需要以简单易懂的方式呈现出来。人脑对大规模数据或文本数据的处理是缓慢的，因此企业可使用可视化工具提升对数据认知、洞察的能力。
(4)、大数据分析技术：可视化数据应被解读正确地解读。企业应尽量避免错误的数据解读对认知造成的偏差。仅靠直觉亦或是极端推崇数据结论都可能将企业引向歧途。
(5)、改进：智力工作者必须提供反馈与指导。企业要促进利益相关者的反馈机制，形成反馈闭环。这种反馈机制能够连续的分析、学习、问题识别给予支持，从而扩大信息的数量与范围。
企业想获得大数据潜在价值的困难是艰巨的，这些困难涉及到预算、技术可用性、现有基础设施的使用、运营模式等多个领域。但是，能够有效利用数据并洞察第一次机会的企业在行业中将具有优势。从长远来看，这样的公司将成为行业的领导者，而不仅仅是参与者。