企业大数据管理与分析技术的提升策略需要从多个层面进行考虑，包括技术、人才、流程和组织文化等方面。以下是一些建议：
1. 技术升级与创新：
- 引入先进的大数据处理平台，如hadoop、spark等，提高数据处理效率和存储能力。
- 采用云计算服务，如aws、azure或google cloud platform，以实现数据的弹性扩展和高可用性。
- 利用机器学习和人工智能技术，对数据进行深入分析和预测，以提高决策的准确性。
- 探索边缘计算，减少数据传输延迟，提高实时数据分析的能力。
2. 人才培养与团队建设：
- 建立专业的大数据团队，包括数据科学家、数据工程师、数据分析师等角色。
- 定期举办培训和研讨会，提升团队成员的专业技能和行业知识。
- 鼓励跨部门合作，促进不同背景和专业知识的人才交流。
3. 流程优化与标准化：
- 制定统一的数据采集、存储、处理和分析标准，确保数据质量和一致性。
- 优化数据治理流程，确保数据安全和隐私保护。
- 建立数据质量监控机制，及时发现并纠正数据问题。
4. 数据治理与合规性：
- 加强数据治理，确保数据的准确性、完整性和一致性。
- 遵守相关法律法规，如gdpr、hipaa等，确保数据处理的合法性。
- 建立数据审计和报告机制，定期评估数据治理的效果。
5. 业务洞察与价值创造：
- 将大数据技术与企业战略相结合，为业务决策提供有力支持。
- 通过数据挖掘和分析，发现新的商业机会和市场趋势。
- 利用大数据分析结果，优化产品和服务，提升客户体验。
6. 持续改进与创新：
- 建立持续改进的文化，鼓励员工提出改进建议和创新想法。
- 跟踪最新的大数据技术和工具，不断更新企业的技术栈。
- 与行业内外的伙伴合作，共同探索大数据领域的新趋势和技术。
通过上述策略的实施，企业可以有效地提升其大数据管理与分析技术，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
