通過數據交換共享，可以極大地提高工作效率，所以很多企業開始建設大數據項目。關于建設大數據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，大數據處理是以信息化為基礎，所有數據要變成數字化的信息，才能運用大數據相關技術方法來進行處理。如果沒有信息化基礎，大數據就無法談起。所以說，數字化是基礎，數據型運營企業更適合建設大數據。

我們知道，由于社保數據量不斷增加、數據類型已不是簡單的結構化數據、數據價值提取困難、對數據處理速度要求更高。這給社會保障信息化建設帶來了更大挑戰。而“大數據”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。

通過海量數據進行分析，對社會保險的發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老保險基金征收的情況，為制定相關政策提供依據。

第二，數據質量。只有真實的數據才具有分析價值。在海量數據以及各種各樣類型的數據場景下，如果數據質量不可靠，那么基于這些數據，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據質量。

據統計，77%的公司受到不準確和不完整數據的影響。而12%的收入是由于數據質量差而浪費掉的，這是一個令人震驚的數據。然而，那些注重高質量數據的公司收入增長了15%到20%。

由于數據質量差，公司目睹了40％的舉措無法實現目標效益，這對運營效率有重大影響。實施數據質量計劃，可以使企業的銷售額增加20％-40％。

第三，數據維度。大數據分析一般需要從多個維度對數據進行挖掘和處理。倘若維度較少，得到的信息量也相對較少。而同樣的數據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。

舉例說，一個典型的商品銷售數據庫，有關商品銷售的情況，我們需要對銷售數據進行分析。可以從產品的角度、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銷售數據的特征。倘若某一天的銷售額或轉化率出現了大幅下降，我們就可以結合各種維度尋找問題的原因。

第四，數據應用場景是否足夠多？以金融為例，傳統數據應用多用于財務分析、運營分析、風險管理。如果有大數據支撐，可拓展更多應用場景，比如：客戶洞察、業務支持、營銷推廣、精細運營。

金融行業是大數據的先行者，國內監管部門、金融機構經過多年發展與積累，已經擁有海量數據。可以說，大數據改變了金融業的發展趨向、釋放了被壓抑的金融需求。