首先，大数据数量巨大，使得企业在数据存储和挖掘上存在一定的困难，大数据更新速度快、周期短，也需要企业能稳定保存、科学管理和利用数据，避免因虚假信息或突发信息的遗漏等而导致的传播错误和盲点。为此企业应结合自身特点和品牌定位明确所需的数据类型、数据模型、数据结构等，并根据需求配备必要的硬件设备和软件系统，解决战略基础问题。其次，根据所需的数据类型选择是建设企业内部的数据中心系统平台还是与第三方的数据运营公司合作，或者两者兼需解决战略模式问题。企业可以利用自建平台（网站、微博、微信、网络店铺等）收集数据，也可以购买数据，如淘宝电商就购买淘宝平台获取的数据中与自身运营相关的部分，用于店铺推广等。但无论采取何种方式获取数据，都应该对多方数据进行系统分类并作详细目录，同时努力提高数据分析处理工具和模型的效率和稳定性，以便于全面、清晰地分析消费者的心理和行为特征。第三，明确数据运用的渠道、方式以及企业各部门领域的应用价值，解决战略核心问题。第四，根据大数据发展趋势制定相应的目标与规划，解决战略前景问题。
　　（三）创新企业品牌传播管理机制，奠定坚实的组织支撑
　　大数据下的企业品牌传播依托于组织结构和管理机制才能真正实现。大数据技术带来的不仅仅是效率与精准，更需要企业能在品牌生产流程与品牌组织管理流程上发生变革，以保障品牌传播根本性创新的实现。
　　企业需要在一定程度上重构管理模式，一方面构建将海量数据转化为数据资产的能力，使数据管理能力成为企业核心竞争力;另一方面提升使用数据分析驱动内部管理与业务运营的能力，将应用有效数据的习惯融入运营体系中，实现向数据驱动管理的转型。
　　企业可以设立首席数据官，以高屋建瓴的整合资源，打破组织界限，构建跨部门的大数据运营团队，从而更好地对大数据进行管理与应用。首席数据官不仅要熟悉企业的业务流程，还应是数据专家，熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据于企业运营管理实践中。运营团队成员可以来自企业各部门、各岗位，可以是虚拟的，也可以设立专职人员。
　　此外，企业亦应把大数据分析的理念植入到企业文化中，将枯燥抽象的数据分析与品牌传播效果提升的关系展示给企业员工，明确定义企业的运作将基于大数据达成目标，从而形成数据驱动决策的文化氛围。
　　（四）营建学习型氛围，不断提升企业品牌传播人员的知识水平和决策能力
　　数据是客观存在的事物，从数据中能挖掘出什么样的信息不仅依赖于企业的硬件与软件设备，更考验了企业品牌传播从业人员的洞察力、分析力和决策力。如品牌传播讲究的精准性与大数据处理方法的全局模糊性产生了矛盾，那么企业如何在全局模糊中把握精准？大数据连续性的处理特点使品牌传播从以往对消费者行为的“记录”变成了“预测”，那么企业应该如何应变和决策？
　　同样的数据，不同的人看到的是不同的价值。作为品牌传播人员一定要与时俱进、不断学习，努力掌握基本的大数据相关知识，才能快速提升数据决策能力，从而更为敏锐地对数据价值做出判断。

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