数据分析非要用到大数据？先用小数据，然后才考虑大数据吧！
随着移动互联网的时代到来，大数据运营越来越被人们所提及，很多CMO、COO和数据分析专家都在探索和寻找自己的公司是否可以从大数据中得到最大价值的运用和产出。
如果不能从大数据中得到价值，那它还有什么价值？不管你所在的行业以及企业大小，从数据得到价值都是一个挑战。然而，在初期阶段，这个挑战很大程度上与可获得的数据量没什么关系。如果对数据的处理过程和对数据价值提炼的结构设计不合理，那么至少在现今的标准来看，企业有数据和没数据几乎没有任何差别。所以应该要问：我的公司现在和大数据有关系吗？否则大数据只会让你公司更困难、花费更多时间和资源中像无头苍蝇一样寻找价值。
因此我们需要回答以下三个问题来确认“我的公司和大数据有关系吗？”1.我们是否明确知道需要那些数据来支持公司商业化目标？2.是否已经从现有可掌握的“小数据”中提取出价值？3.通过数据交换的方式是否从大数据中获取更大的价值？数据价值是由业务目标所决定的，当你的数据分析团队，知道什么因素影响你的业务成功？什么会提高收入和节约成本？那么你就能从小的数据中获取价值，只有当一个企业在小数据中获得有价值的信息后，我们才能去处理好大数据并且从中获取更高的价值。你的企业准备好通过大数据获取价值了吗？看看下面的图，看看自己的企业处于什么阶段：
对于电子渠道（网站、APP）仅仅只是作为品牌展示功能的企业，那大数据很可能与其没多大关系！
企业如何才能在大数据中获取价值？有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素：专业的数据分析团队拥有一个100%专业的数据分析团队，是成功分析数据的关键因素，该团队需要不同结构的知识技能构成（SQL、R、JS、PYTHON等），但技能不是最重要的，而是数据分析团队是否理解公司业务背后和关联的数据逻辑或现象，否则大数据可能就是一种浪费。具有清晰可达的业务数据目标企业已经根据业务目标设置了清晰可达数据目标，如不同业务逻辑和场景下的访问量（visits），访客（visitors），页面浏览量（page impressions），交互度（engagement）、忠诚度（loyalty），跳出率（bounce rate ）或者转化率（conversion rate）等数据指标，通过这些数据指标可以快速的知道企业目前业务表现。价值链中跨部门（领域）的团队合作无论是大数据还是小数据，要想从中获取价值，在一个企业里都需要多个部门协助进行，业务部门需要创造新的营销机会并设置业务目标，IT部门负责数据采集与存储，分析团队需要分析数据。只有当这些跨部门团队有机会在一起的时候，才有机会从数据中获取价值。管理者直接参与到数据中去负责管理数据的人只有是企业的高管，那么才越有可能在数据分析方面取得成功，否则数据分析团队无法有效与业务部门进行对接时，那任何的数据分析与预判都是该数据团队无效的独舞。
每个企业都具有自己的独特之处，但是在这信息快速发展的时代，都不可避免的与大数据打上交道，但当你的企业有个一个好的数据分析基础的时候，那么你将有很大的概率能再大数据中掘到金矿，否则没有这些基础，从大数据中提炼价值将是海底捞针。
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R难。SQL是所有数据库查询的语言，由于本身结构化的特点，非常容易入手。R是相对SQL比较难的编程技能，在可视化和模型上有着显著的优势。需要扎实的从基础学起，耗费时间较久，而且需要系统学习。
调用FineRepor的内置公式：FR.remoteEvaluate("具体公式")，返回值为：这个具体公式的结果。例如：var a = FR.remoteEvaluate("sum(1+2)")
这时变量a的值就是3了。
这里要注意的是，由于在SQL函数中，需要多次用到双引号（"），所以大家要注意用反斜杠（\）进行转义：var sql = "SQL(\"FRDemo\",\"Select count(*) fromsales_basic\",1,1)"
或者为了降低转义带来的复杂度，可以写成如下格式：var sql="select count(*) from sales_basic"varres=FR.remoteEvaluate('sql("FRDemo","'+sql+'",1,1)')
