用好大数据的秘诀
2017-08-10 11:48:19
就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。如何用好大数据是关键，以下就是用好大数据的几个建议。
目标要明确
在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
要区分清楚“森林”和“树”
现在，很多公司都倾向于收集精度较高的数据，因为获得的数据越精确，就越有利于分析受众群体，也更有利于公司进行相关战略和产品的调整。不过，公司往往需要花费大量的时间去处理大量的数据，结果却有可能不尽如人意，所以，在进行数据分析处理时，有时候没有必要执着于某一棵“树”长成什么样子，而应该注重这片“森林”，要懂得舍小取大。
做好团队的协调
在大数据的世界里，最有价值和作用的数据往往十分稀少。要想找到真正有价值的数据，就如同大海捞针一样困难。所以，为了找到这些有价值的数据，企业内部应齐心协力通力合作，要经常保持有效的沟通和协作。
例如，为了能更好地利用数据来分析公司的实际运营情况，数据专家们应该了解公司决策者为公司制定的战略目标。反过来也一样，公司决策者也应该知道，公司的数据团队得出的分析结果，最终能给公司带来什么收益。
用机器代替人工
机器学习指计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，从而对自身功能进行改进。机器学习相比人工学习，速度更快，学习规模也更大，一个公司能通过机器学习较快地发现新的问题。
让机器代替人工来做一些繁琐和精密的工作，机器学习的速度很快，能在短时间内同时分析大量的数据，这样一来，所需的分析时间就会大大缩短。与人工分析相比，成本也会大大降低。
要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。有时候，重要的数据可能会被忽略，所以，应谨慎认真对待数据，数据会真实客观地告诉你想要的答案。有时，数据能告诉你的会让你大吃一惊。
要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。”专业人员曾说过，“如果使用了错误的数据，得出的结论往往也是错的。”数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。
目标要明确
在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
要区分清楚“森林”和“树”
现在，很多公司都倾向于收集精度较高的数据，因为获得的数据越精确，就越有利于分析受众群体，也更有利于公司进行相关战略和产品的调整。不过，公司往往需要花费大量的时间去处理大量的数据，结果却有可能不尽如人意，所以，在进行数据分析处理时，有时候没有必要执着于某一棵“树”长成什么样子，而应该注重这片“森林”，要懂得舍小取大。
做好团队的协调
在大数据的世界里，最有价值和作用的数据往往十分稀少。要想找到真正有价值的数据，就如同大海捞针一样困难。所以，为了找到这些有价值的数据，企业内部应齐心协力通力合作，要经常保持有效的沟通和协作。
例如，为了能更好地利用数据来分析公司的实际运营情况，数据专家们应该了解公司决策者为公司制定的战略目标。反过来也一样，公司决策者也应该知道，公司的数据团队得出的分析结果，最终能给公司带来什么收益。
用机器代替人工
机器学习指计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，从而对自身功能进行改进。机器学习相比人工学习，速度更快，学习规模也更大，一个公司能通过机器学习较快地发现新的问题。
让机器代替人工来做一些繁琐和精密的工作，机器学习的速度很快，能在短时间内同时分析大量的数据，这样一来，所需的分析时间就会大大缩短。与人工分析相比，成本也会大大降低。
要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。有时候，重要的数据可能会被忽略，所以，应谨慎认真对待数据，数据会真实客观地告诉你想要的答案。有时，数据能告诉你的会让你大吃一惊。
要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。”专业人员曾说过，“如果使用了错误的数据，得出的结论往往也是错的。”数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。