大数据已经成为国家战略资源，各行各业都在积极拥抱大数据。大数据挖掘过程中产生的成本问题日益凸显，如何降低大数据挖掘成本，提高资源利用率，成为当前亟待解决的问题。本文将从大数据挖掘成本的定义、构成、影响因素等方面进行分析，以期为相关企业和政府部门提供有益的参考。
一、大数据挖掘成本概述
1. 定义
大数据挖掘成本是指在大数据挖掘过程中产生的各种费用，包括人力成本、设备成本、数据成本、软件成本、运维成本等。
2. 构成
（1）人力成本：包括数据分析师、数据工程师、项目经理等人员的人工费用。
（2）设备成本：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设施的费用。
（3）数据成本：包括原始数据采集、清洗、整合、存储等费用。
（4）软件成本：包括大数据挖掘工具、数据分析软件、可视化工具等软件的费用。
（5）运维成本：包括系统维护、数据安全保障、设备更新等费用。
二、大数据挖掘成本的影响因素
1. 数据规模
数据规模是影响大数据挖掘成本的重要因素。数据规模越大，所需的硬件设备、存储空间、计算能力等资源就越多，从而增加人力成本、设备成本和运维成本。
2. 数据质量
数据质量对大数据挖掘成本的影响也不容忽视。高质量的数据可以降低数据清洗、整合等环节的成本，提高挖掘效率。反之，低质量的数据会导致挖掘结果的准确性降低，甚至无法进行有效的挖掘。
3. 技术水平
大数据挖掘技术的成熟度和应用水平对成本有较大影响。成熟的技术可以降低人力成本和设备成本，提高挖掘效率。企业内部的技术团队实力也是影响成本的关键因素。
4. 人才储备
人才储备对大数据挖掘成本的影响体现在两个方面：一是数据分析人才的数量和质量；二是人才培养和引进的成本。
5. 政策支持
政府政策对大数据挖掘成本的影响主要体现在税收优惠、资金扶持等方面。政策支持有助于降低企业在大数据挖掘过程中的成本。
三、降低大数据挖掘成本的策略
1. 优化数据质量
（1）加强数据采集、存储、处理等环节的质量控制，确保数据准确、完整、一致。
（2）建立数据质量评估体系，定期对数据进行检查和评估。
2. 提高技术水平
（1）加大技术研发投入，提高大数据挖掘工具和软件的成熟度和应用水平。
（2）加强企业内部技术团队建设，提高人才储备。
3. 加强人才培养与引进
（1）建立大数据人才培养体系，加强校企合作，培养高素质的数据分析人才。
（2）引进国内外优秀大数据人才，提升企业整体技术水平。
4. 优化资源配置
（1）合理规划硬件设备、存储空间、计算能力等资源，提高资源利用率。
（2）采用云计算、分布式计算等技术，降低设备成本和运维成本。
5. 积极争取政策支持
（1）关注国家政策导向，争取税收优惠、资金扶持等政策支持。
（2）加强与政府、行业协会等部门的沟通与合作，争取政策支持。
大数据挖掘成本是影响大数据产业发展的重要因素。通过对大数据挖掘成本的分析，可以发现降低成本的关键在于优化数据质量、提高技术水平、加强人才培养与引进、优化资源配置和积极争取政策支持。只有抓住这些关键环节，才能在激烈的大数据市场竞争中脱颖而出，实现大数据产业的可持续发展。
