“大数据”策略的益处众所周知。例如Hadoop和内存数据网格这样的解决方案，可以解决容量问题、速度问题，更灵活的业务中也可以使用多种类大数据技术。但是，很少有人知道正确的大数据方法可以直接改善业务流程。实际上，专家说流程改善工作是采用大数据技术的主要原因。

　　Jim Sinur是美国康涅狄格州斯坦福Gartner公司的研究副总裁，他说：“大数据的需求还在处理中。”这是因为大数据是事件、触发器、目标和调整用户体验环境的主要源头。

　　利用大数据技术设计更完善的流程和管理听起来复杂——确实也很复杂。幸运地是，有最佳实践可以帮助做好工作。业内人士提议：建立一个强有力的主数据管理(MDM)策略；注重用户体验；BPM中使用大数据技术的项目管理方法。　　

用户对数据的关注点

　　不用感到惊讶，所有大数据行动的最佳方案都是以处理数据为目的。组织中巨大的信息量会使判断哪些数据可行和哪些数据是阻碍变得困难。

　　Clay Richardson是马萨诸塞州剑桥Forrester Research公司的高级分析师，他说：“有时，你会因为大量的信息而感到筋疲力尽，而无法做出决定。因此，大数据中很大一部分机会是通过获得足够的信息并做出决策而决定的。”

　　当谈及到大数据的应用流程时，Richardson补充道，关键是要关注用户。通过关注每个节点的用户数据需求，企业可以确定哪些数据对该任务和交易是至关重要的。许多成功应用大数据-BPM项目的公司，都是使用用户情况图谱来完成目标的。这样的图谱定义了所有用户与企业间的相互联系，使关键系统与关键数据一致，从而实现最优化流程。

　　Richardson建议：“要设身处地的为正完成任务的人着想。抱有这样的心态，你就可以找到问题的关键点，并且知道如何使用数据来促进用户互动情况。”

　　Richardson说，石油、天然气、公共事业和医疗保健公司的记录中应用了大数据BPM，这是因为这些公司非常关注用户需求。庞大的用户群体、大量的数据和诸多历史信息使得该技术成为主要的候选方法。

　　Richardson说：“这些企业正在尝试使用大量的数据做出更好的决策，并将这些数据反馈回流程。”

　　他补充道，如果没有一个强大的MDM战略，该目标不可能实现。这意味着，确保从数据源获得的信息是干净的数据，即准确的、相关的和完整的数据。他解释说：“确保掌握了结合BPM的数据管理。这是基本的最佳实践，使我们看到公司可以成功地将BPM和大数据结合在一起。”　　

为BPM方法计划一个大数据方案

　　与BPM相比，大数据项目更需要截然不同的技能，这就给业务流程专家带来了挑战。例如，数据清理的知识、数据分析和数据管理，这些对于大数据方案来说都是至关重要的。

　　Sinur说：“聘请专业人士针对小范围的数据进行流程检查并做决定。当进行知识工作和社会网络分析时，就需要使用不同的技巧组合。”

　　Jim Harder是Visual Data Group公司的主要创始人，该公司是一家针对数据和信息的技术和商业咨询公司。他建议要像专家那样，处理大数据问题时，专业人士应该避免高估他们自己的能力。

　　他建议：“从小事做起,与用户间建立信任，这是取得用户信任绝对而快速的方法。你想要管理数据，就要明白现在的关注点是什么。无法度量就不可能有所改进。”获得、验证和建立信任后进行数据探索，组织开始建立指标系统来评估数据质量和相关性。

　　同样重要的是，不要让流行词“大数据”使流程团队的注意力从真正的大数据BPM工作上分散，这才是项目。

　　Harder说：“无论你现在做什么工作都需要一个良好的项目管理——无论是称它为大数据或者流程管理亦或者流程改进。你仍然需要确定目标，无论什么规模的组织都需要一些指导。”