任何事情提前做好準備永遠錯不了，比如在企業項目之前提前準備好有用的企業數據，以便於更好地為客戶提供服務。但是，企業項目失敗的原因就一定是因為少了「未雨綢繆」的智慧嗎？也不盡然，對企業來說，擁有大數據準備策略和方法並如實執行是至關重要的。
數據準備策略應包含以下元素：
1、對當前和將來的業務問題有透徹的了解，期望數據能為企業帶來答案。
了解要應用大數據分析的業務領域可以為數據建立業務環境，並有助於制定數據收集和執行策略。此階段的目標是確定企業中哪些數據與關鍵業務問題相關，哪些無關。企業還可以隨著業務需求的變化擴展業務問題和要查找的數據，但是一開始最好還是密切關注數據。
2、數據集中化。
數據必須規範化以便一致，並且企業中的每個人都使用相同的數據。因此，即使可以選擇針對特定業務領域填充此主數據的不同子集，也必須將所有分析數據存儲在IT維護的集中式存儲庫中。
3、 標識必須饋入中央分析信息存儲庫的數據源。
一旦確定了業務案例和問題，就應確定可用於匯總回答業務中緊迫問題的數據集和源。這些數據源可以來自企業內部或外部。
4、識別可能相關的未來數據源。
同時，現在開始識別將來業務可能需要的其他數據集或源還為時過早。這些數據源最初不會準備數據，但是它們的標識將為將來的數據準備提供一個路線圖。
5、定義的數據準備方法。
有三個基本步驟可將乾淨數據移入中央數據存儲庫。首先，從數據源中提取數據。然後，將其轉換為與其要到達的數據目標兼容的格式。最後，將其加載到目標存儲庫中。重要的部分是轉型。如果相同的數據欄位將流入新的目的地，但該目的地的格式不同於原始目的地，則必須將數據轉換為新格式，以便數據正常工作並在目的地中保持一致。如果人工完成，這是一個繁瑣的步驟，因此需要自動化工具。
6、選擇專業有效的數據分析工具。
數據分析工具，即BI工具，如今市面上的數據分析工具比比皆是，企業在進行工具選型的過程中，一定要看是否是自主研發的BI、能否提供豐富的行業案例以及工具背後能提供的後續服務，以此來判斷工具的質量和可實施性，選擇專業的BI廠商可以少走更多彎路，比如深耕商務智能和大數據領域14年的億信華辰，專注於打造數據全生命周期的智能化產品線，幫助企業和政府解決數據應用難題，實現企業生產力和政府治理能力的數位化轉型，讓數據驅動進步。
億信華辰自主研發的一站式數據分析工具——億信ABI，提供了多種分析手段，在可視化分析方面支持複雜報表、Dashboard、3D可視化、大屏分析、GIS地圖、預測挖掘等，在自助式分析方面支持敏捷看板、即席報告、幻燈片、移動分析等分析方式，以滿足用戶各種分析場景。
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