通过数据交换共享，可以极大地提高工作效率，所以很多企业开始建设大数据项目。关于建设大数据项目的必备条件有哪些呢？下面我们一起来看看。

第一，要保证较高水平的信息化建设。众所周知，大数据处理是以信息化为基础，所有数据要变成数字化的信息，才能运用大数据相关技术方法来进行处理。如果没有信息化基础，大数据就无法谈起。所以说，数字化是基础，数据型运营企业更适合建设大数据。

我们知道，由于社保数据量不断增加、数据类型已不是简单的结构化数据、数据价值提取困难、对数据处理速度要求更高。这给社会保障信息化建设带来了更大挑战。而“大数据”技术的成熟，为社保信息的集中管理提供了可能，也保证较高水平的信息化建设。

通过海量数据进行分析，对社会保险的发展趋势和状况进行定量和定性分析，并做出相应的预测。例如：可根据年征收率、历史欠费清欠率、社会工资增长比例等分析指标，预测将来某个时期养老保险基金征收的情况，为制定相关政策提供依据。

第二，数据质量。只有真实的数据才具有分析价值。在海量数据以及各种各样类型的数据场景下，如果数据质量不可靠，那么基于这些数据，分析出来的结论也是不靠谱的，所以我们需要保证真实的数据质量。

据统计，77%的公司受到不准确和不完整数据的影响。而12%的收入是由于数据质量差而浪费掉的，这是一个令人震惊的数据。然而，那些注重高质量数据的公司收入增长了15%到20%。

由于数据质量差，公司目睹了40％的举措无法实现目标效益，这对运营效率有重大影响。实施数据质量计划，可以使企业的销售额增加20％-40％。

第三，数据维度。大数据分析一般需要从多个维度对数据进行挖掘和处理。倘若维度较少，得到的信息量也相对较少。而同样的数据从不同的维进行观察可能会得到不同的结果，同时也使人们更加全面和清楚地认识事物的本质。

举例说，一个典型的商品销售数据库，有关商品销售的情况，我们需要对销售数据进行分析。可以从产品的角度、客户的角度、销售代表的角度、时间的角度等方面进行分析。每个维度都从不同的方面体现销售数据的特征。倘若某一天的销售额或转化率出现了大幅下降，我们就可以结合各种维度寻找问题的原因。

第四，数据应用场景是否足够多？以金融为例，传统数据应用多用于财务分析、运营分析、风险管理。如果有大数据支撑，可拓展更多应用场景，比如：客户洞察、业务支持、营销推广、精细运营。

金融行业是大数据的先行者，国内监管部门、金融机构经过多年发展与积累，已经拥有海量数据。可以说，大数据改变了金融业的发展趋向、释放了被压抑的金融需求。