通過數(shù)據(jù)交換共享，可以極大地提高工作效率，所以很多企業(yè)開始建設大數(shù)據(jù)項目。關于建設大數(shù)據(jù)項目的必備條件有哪些呢？下面我們一起來看看。

第一，要保證較高水平的信息化建設。眾所周知，大數(shù)據(jù)處理是以信息化為基礎，所有數(shù)據(jù)要變成數(shù)字化的信息，才能運用大數(shù)據(jù)相關技術方法來進行處理。如果沒有信息化基礎，大數(shù)據(jù)就無法談起。所以說，數(shù)字化是基礎，數(shù)據(jù)型運營企業(yè)更適合建設大數(shù)據(jù)。

我們知道，由于社保數(shù)據(jù)量不斷增加、數(shù)據(jù)類型已不是簡單的結構化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)價值提取困難、對數(shù)據(jù)處理速度要求更高。這給社會保障信息化建設帶來了更大挑戰(zhàn)。而“大數(shù)據(jù)”技術的成熟，為社保信息的集中管理提供了可能，也保證較高水平的信息化建設。

通過海量數(shù)據(jù)進行分析，對社會保險的發(fā)展趨勢和狀況進行定量和定性分析，并做出相應的預測。例如：可根據(jù)年征收率、歷史欠費清欠率、社會工資增長比例等分析指標，預測將來某個時期養(yǎng)老保險基金征收的情況，為制定相關政策提供依據(jù)。

第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量。只有真實的數(shù)據(jù)才具有分析價值。在海量數(shù)據(jù)以及各種各樣類型的數(shù)據(jù)場景下，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不可靠，那么基于這些數(shù)據(jù)，分析出來的結論也是不靠譜的，所以我們需要保證真實的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

據(jù)統(tǒng)計，77%的公司受到不準確和不完整數(shù)據(jù)的影響。而12%的收入是由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差而浪費掉的，這是一個令人震驚的數(shù)據(jù)。然而，那些注重高質(zhì)量數(shù)據(jù)的公司收入增長了15%到20%。

由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差，公司目睹了40％的舉措無法實現(xiàn)目標效益，這對運營效率有重大影響。實施數(shù)據(jù)質(zhì)量計劃，可以使企業(yè)的銷售額增加20％-40％。

第三，數(shù)據(jù)維度。大數(shù)據(jù)分析一般需要從多個維度對數(shù)據(jù)進行挖掘和處理。倘若維度較少，得到的信息量也相對較少。而同樣的數(shù)據(jù)從不同的維進行觀察可能會得到不同的結果，同時也使人們更加全面和清楚地認識事物的本質(zhì)。

舉例說，一個典型的商品銷售數(shù)據(jù)庫，有關商品銷售的情況，我們需要對銷售數(shù)據(jù)進行分析。可以從產(chǎn)品的角度、客戶的角度、銷售代表的角度、時間的角度等方面進行分析。每個維度都從不同的方面體現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)的特征。倘若某一天的銷售額或轉化率出現(xiàn)了大幅下降，我們就可以結合各種維度尋找問題的原因。

第四，數(shù)據(jù)應用場景是否足夠多？以金融為例，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應用多用于財務分析、運營分析、風險管理。如果有大數(shù)據(jù)支撐，可拓展更多應用場景，比如：客戶洞察、業(yè)務支持、營銷推廣、精細運營。

金融行業(yè)是大數(shù)據(jù)的先行者，國內(nèi)監(jiān)管部門、金融機構經(jīng)過多年發(fā)展與積累，已經(jīng)擁有海量數(shù)據(jù)。可以說，大數(shù)據(jù)改變了金融業(yè)的發(fā)展趨向、釋放了被壓抑的金融需求。