大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和采取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麽使信息快速產生價值。
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說“針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息”,從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於壹個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好準備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過壹定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地采取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和權限管理的機制下，企業或單位的每壹個人都要了解自己的業務具體發生了什麽，為何發生，預測將要發生什麽情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過壹些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的範疇，也就是說所有部門都在大數據運用的範疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和采取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麽使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下壹步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、***識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索範圍的擴大，企業要建立大數據的標準，統壹數據格式、采集方法、使用方式，設定壹個***享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標準、格式、采集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的“統壹數據架構”,從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（采集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據裏快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到“針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息”的目標。