数据字典一目了然，数据处理速度足够快，资源申请足够快，数据操作足够方便， 这是大数据对内运营的第二个核心问题，我们即使有了好数据，但一线接触不到，使用不好也失去了意义，而要降低这个门槛对于大多企业挑战很大 。
为什么？
因为我们不是BAT，大多的平台和产品来自于合作伙伴，对于企业技术人员来讲，产品的体验差点能忍受，但对于企业大多的业务人员，却是过不去的槛，不可能去向他们推广hadoop后台吧，总要封装个可视化界面啥的， 如果将业务人员当成客户，我们就得把自己当成产品经理，这对于产品的要求就拉高了一个层次 。
为什么运营商要提核心能力自我掌控，道理往往在那里，因为合作伙伴把企业的技术人员当客户，而真正的用户却是业务人员，这个差距就需要有人去弥补 。
我们在推广大数据的过程中，一个核心工作是要将平台的体验做好，包括打造一本真正业务化的数据字典，一个足够快的资源申请流程，一个傻瓜式屏蔽技术细节的开发运行环境 。
大家都在喊PaaS，但大多人理解的这个PaaS是技术人员的PaaS，而不是给我们真正的用户的PaaS，在提搭台唱戏的时候，又有多少人想到了业务人员的体验？
4、授予业务人员的渔
有人会质疑，大数据平台怎么会直接给业务人员用？
【分享内部运营的几大思维 如何内部运营？】笔者以前提过，大数据的特点决定了业务人员才是大数据平台唱戏的主角，业务人员必须革命自己，必须自己去挖掘大数据的价值 。
最近企业刚刚完成了全省的第一次建模大赛，也验证了笔者的看法，大赛的题目是宽带挖潜，业务人员的模型准确率轻松的击败了省公司技术人员折腾了半年的模型，差距在哪里呢？就在于业务的理解，很多因素不是技术人员在实验室里能想出来的，号称熟悉业务的大数据人员，远没有在一线的业务人员更能理解业务的精髓 。
如果平台体验做的足够好，业务人员不仅能操作SPSS，操作SPARK也不是不可能的事情 。 技术人员要做的就是全力做好数据、平台及体验，并做好培训 。
当然，如果企业需要探索新的业务，比如对外变现，这个时候，双方处于同一个起跑线，无所谓谁做谁有优势，一定程度上讲，技术部门去做大数据新业务的探索，更有优势，毕竟数据和技术直接捏在手里，也不受传统机制、流程的束缚 。
关于如何做培训，笔者在《我们需要什么样的大数据培训？》中有相关的阐述，最近的一点体会是培训也要有平台化思维，只有做成标准课件才能尽快扩散，因为讲师有限，不可能总是亲身现身说法 。
5、自顶向下是星星之火
每个企业有自己的机制、流程和文化，大数据是一种新的工具，要普及推广一个工具离不开企业一把手的支持，更离不开一线管理者的认可，毕竟学习新的工具是有成本的，企业要为储备新的能力付出代价 。
大数据更多时候是一种数据化的决策的思维，其价值的发挥是潜移默化的，可能在相当长的时间内没有明显的收益，这个时候，更考验企业上层管理者的耐心，也正因为不是一棍子买卖，一旦企业形成了大数据的优势，其形成的竞争力也是别人难以企及的 。
当前很多企业的管理者身体力行的支持大数据的发展，这为企业的大数据普及工作提供了动力 。
最后，企业搞大数据对内运营是一项艰巨的工程，没有什么现成的经验，大家都是摸着石头过河，但还是需要用发展的眼光看它 。
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