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大数据对社会生活带来方方面面的影响，我们如何把握大数据时代的机遇，需要慎重对待大数据带来的挑战。总结起来，主要有三个方面：
（一）大数据时代，数据整理和清洗工作
（1）数据整理和清洗工作是数据分析的基础。大数据专家根据经验，普遍认为该工作是一项基础性工作，耗时多且简单，占到数据分析工作量的60%以上，是数据分析前提和基础。在此基上，数据分析工作需要对数据进行标识，进行深度分析，撰写专题报告，确保结果可以执行，最终落实到决策和实施。
（2）大数据时代，需要充分借助IT技术管理数据质量工作。在大数据时代，人工逐笔发现、解决数据质量问题的方式成本高、效率低，不可持续。要尽量规范化、系统化、自动化管理数据质量工作，将节省下的人力资源投入到新问题的研究中。
（二）大数据时代，数据分析的特点
（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的时间比重。数据分析工作包括三部分：“思考”，分析实际问题，将实际问题转化成数学模型，提出解决方案的过程；“工作”，将解决方案程序化，得出结果的过程；“分享”，将分析的结果，转化为决策，付诸实施的过程。在时间分配上，金字塔结构或柱形结构的分布形式不是最佳结构，倒金字塔结构比较合理。即，思考的过程花得时间长些，可以减少后期工作量，少走弯路。
（2）通过数据分析进行科学决策。很多人存在误区，认为数据分析就是做报表、写报告。在大数据时代，数据分析不仅仅停留在此，需要进行深度分析，建立数据化决策的流程。要尊重数据、认识数据，但不迷信数据。在尊重数据、尊重事实的前提下，减少主观因素的干扰，快速做出数据化决策，这是一种能力。（3）大数据时代，数据分析的要义是――简单、迅速、规模化。数据分析的结果要简洁、易懂；数据分析的时间要短，尽可能的自动化地出结果，要快速的满足客户的需求；数据分析的方法能够实现大批量规模化。优秀的数据分析师应具有全局的预见性，一有问题可以马上把该问题打成很碎、很多的问题，甚至把一个问题克隆出很多问题，从而与业务人员建立信任，降低工作量。
（4）从“死”信息中，分离出“活”的信息。大数据有数据量大的问题――产生大量的“死”数据。错误数据是指数据与实际情况不一致，异常数据是指数据正确但数据远离群体的大多数，这类数据情况的处理手段比较成熟。而大数据时代，大量数据是不活跃主体，即“死”数据。因此，需要从高维低密度数据中，提取“活”的信息，发现规律。防止由于“死”信息的存在，导致分析结果不能正确反映“活”的群体特征。
（三）大数据时代，数据分析师的培养
（1）培养核心技术人才，确保长期竞争力。美国在建立全国医疗系统时，将系统外包给了加拿大的一家公司，系统运行的第一天就出现了崩溃。美国政府为此对该模式进行了反思，概括起来有三点：①外包公司设计时只顾满足甲方的眼前利益，不会为甲方的长远利益考虑；②项目外包造成美国技术骨干人员断层，导致出现问题后自身无法解决；③采用该模式导致美国没有了核心技术。
因此，在采用项目外包模式的同时，需要掌握其核心技术。在大数据时代，从数据分析、信息管理、IT技术三个方面保持核心竞争力。需要培养和保持业务、产品设计、数据分析、数据架构等方面的骨干队伍。
（2）建立专业化的大数据分析团队。大数据分析的核心是数学建模，基础是实际业务，结果是自动化程序。在实际工作中需要正确、合理的使用数学建模的思维，构建以数学模型做为基础的数据分析，建立量化管理风险的理念。深刻认识并正确驾驭大数据分析，大数据分析的方法是处于不断发展过程中的，需要根据实际问题，结合实际数据，灵活构建模型。
未来几年必将是数据时代，一定要把这次的数据潮流，不能让自己落伍，为中国的数据事业，尽一份绵薄之力！
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