文|前麦肯锡战略顾问、埃森哲管理顾问，是一个喜欢用思维导图构建PPT的老司机。欢迎关注，一起成为职场精英。
关于大数据分析，对于很多企业来说只是一个噱头。在专有云上，厚重昂贵的平台基础是普通企业无法承受的；上公有云，数据安全问题，数据上下行带来的很多问题，不是每个企业都能接受的；更要命的是，大数据需要大量的算法工程师，而这些工程师的成本很高。那么，问题来了，大数据分析只能是少数人的游戏吗？
要回答这个问题，首先需要定义“方法论”。什么是方法论，正如方法论是无数人实践、验证、可复制执行的流程、方法、行动步骤和百度百科解释的，我们应该先思考30秒。
方法论是人们观察事物和处理问题的方式。一般来说，世界观主要解决世界是什么的问题，方法论主要解决如何去做的问题。
方法论是以解决问题为目标的体系，通常涉及问题阶段、任务、工具、方法和技巧的讨论。方法论会对一系列具体的方法进行分析研究，系统总结，最后提出更一般的原则。
方法论也是一个哲学概念。人们对“什么是世界，世界是怎样的”的根本看法是世界观。用这个概念作为理解和改造世界的指南，已经成为一种方法论。方法论是普遍适用于各种具体社会科学并起指导作用的范畴、原则、理论、方法和手段的总和。历史唯物主义中经常提到方法论的概念。
好了，现在让我们回到主题。大数据分析是不可能的。我们分析过，(1)平台太贵，(2)数据安全，(3)算法工程师太贵。你发现了吗？由于这三个限制，大多数人无法系统地了解大数据分析的方法、流程和步骤，如果我们掌握了一套实施方法论，然后再有一个案例来参考，即便我们不做大数据分析，我是不是也可以充分利用这些新技术、新分析方法红利，为我们日常的数据分析、洞察提供一套打动老板、打动客户的秘密武器呢！
案例概览
概述1
概述2
一、大数据分析综述
(1)需求分析
(2)大数据分析目标
二、大数据分析总体架构
(1)一般技术架构
(2)数据存储层：数据集市
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（3）数据存储数据流
（4）数据标准管理
（5）元数据管理
（6）数据流程管理
三、大数据分析实施重点
（1）应用案例：系统框架
（2）应用案例：数据抽取
（3）应用案例-调度引擎
（4）应用案例：临时存储区
（5）应用案例：软硬件配置示例
四、数据质量管理
（1）数据质量管理框架
（2）数据质量检查任务
（2）数据质量报告
小贴士：
方法论带给我们的是框架思维，在方法论的指引下，即便我们不能做到最好，但至少可以保证（1）操作方向和目标是一致的（2）关键步骤是没有遗漏的（3）有模板、有SOP支撑，做事情只需要按步骤操作即可，可以快速上手，避免无从下手。
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