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如何將大數(shù)據(jù)利用好？看看硅谷的專家怎么說
2017-11-29
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如何將大數(shù)據(jù)利用好？看看硅谷的專家怎么說

　1、大數(shù)據(jù)僅僅是整體ROI的一小部分

2、揭示隱藏的規(guī)律、未知的聯(lián)系、市場(chǎng)趨勢(shì)、顧客偏好等等有用的商業(yè)信息
3、我們不斷加入新的數(shù)據(jù)可視圖與解釋，樹立基準(zhǔn)，并在數(shù)據(jù)表現(xiàn)出不足時(shí)意識(shí)到問題。
4、讓數(shù)據(jù)證明或證偽你的直覺
5、重點(diǎn)之一是收購(gòu)優(yōu)質(zhì)、可靠的數(shù)據(jù)；這樣，之后的決策就會(huì)水到渠成。
　　到如今，多數(shù)創(chuàng)業(yè)者都理解了大數(shù)據(jù)的概念。這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集包含了企業(yè)每日業(yè)務(wù)流程所催生的數(shù)字——銷售統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、電子郵件開啟率、網(wǎng)站點(diǎn)閱率等等，幫你洞悉客戶行為和客戶欲望。
　　數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)所需的工具都唾手可得，但這種便利也是一柄雙刃劍：若太過依賴大數(shù)據(jù)，我們也許會(huì)忽略強(qiáng)大（而且通常十分準(zhǔn)確）的直覺，因?yàn)樗緹o法量化。針對(duì)這個(gè)問題，來自青年企業(yè)家理事會(huì)（YEC）的12位創(chuàng)業(yè)者提供了如下洞見，告訴我們?nèi)绾卫么髷?shù)據(jù)，而不盲從數(shù)字，不至于所有商業(yè)決策都任憑大數(shù)據(jù)的擺布。

　　讓大數(shù)據(jù)充當(dāng)向?qū)?，而非指揮官

大數(shù)據(jù)固然不錯(cuò)，但在為品牌做決策時(shí)，我們不能唯大數(shù)據(jù)馬首是瞻?？隙ㄓ幸环N綜合的解決方案，能將大數(shù)據(jù)和“直覺判斷”有效結(jié)合起來。我得以在數(shù)據(jù)的指引下，為品牌吸引到新的客戶，但我和讀者聯(lián)絡(luò)、互動(dòng)的方式是由我自己裁量的，不會(huì)受制于大數(shù)據(jù)的擺布。
為數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)，但也要切合實(shí)際
人孰無過，但數(shù)據(jù)有時(shí)也能誤人。這種現(xiàn)實(shí)主義融入了我所有的決策之中。這樣一來，我在對(duì)數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)的同時(shí)，也能對(duì)數(shù)據(jù)的真正含義保持適當(dāng)?shù)膽岩蓱B(tài)度。
——曼佩里·辛格（Manpreet Singh），TalkLocal
記住，數(shù)據(jù)是投資回報(bào)（ROI）中的一部分
大數(shù)據(jù)有它的一席之地，它簡(jiǎn)化了幾十年來的記錄與研究。但它并非萬無一失，在觀察數(shù)據(jù)趨勢(shì)與預(yù)測(cè)時(shí)，不要忽略其他能影響結(jié)果、干擾數(shù)據(jù)流的眾多因素。大數(shù)據(jù)僅僅是整體ROI的一小部分。
——馬修·卡帕拉（Matthew Capala），Search Decoder
理解企業(yè)的數(shù)據(jù)需求
這取決于你的業(yè)務(wù)類型。你要考慮你的大數(shù)據(jù)是否是輕易獲得的；其測(cè)量是準(zhǔn)確的，還是為人類失誤留出了余地；你調(diào)查的是觀點(diǎn)、事實(shí)還是數(shù)據(jù)。不要還沒考慮這些問題，就過度依賴于數(shù)據(jù)，把直覺束之高閣——這是你的業(yè)務(wù)，最清楚它的人應(yīng)該是你。
——?jiǎng)P文·康納（Kevin Conner），Vast Bridges
尋找模式和趨勢(shì)
用它迅速查閱大量數(shù)據(jù)，以揭示隱藏的規(guī)律、未知的聯(lián)系、市場(chǎng)趨勢(shì)、顧客偏好等等有用的商業(yè)信息。這樣一來，我們就能預(yù)計(jì)客戶需求或欲望，由此改進(jìn)服務(wù)，或是在問題出現(xiàn)之前，就將其查明并削弱，由此改進(jìn)管理決策。
——路易吉·維維格（Luigi Wewege），Vivier Group
清楚數(shù)據(jù)的局限
我們想方設(shè)法地讓數(shù)據(jù)指引我們，而不是由我們?nèi)ブ敢龜?shù)據(jù)，因?yàn)樵诠乐颠@樣一個(gè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)和直覺之間的互動(dòng)并不十分理想。我們不斷加入新的數(shù)據(jù)可視圖與解釋，樹立基準(zhǔn)，并在數(shù)據(jù)表現(xiàn)出不足時(shí)意識(shí)到問題。
——托馬斯·斯梅爾（Thomas Smale），F(xiàn)E International
樹立基準(zhǔn)
在推行了“數(shù)據(jù)為先”的策略之后，我們的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）就開始穩(wěn)步提升，成效喜人。我們也不會(huì)盲目地信任大數(shù)據(jù)。我們將先前的銷售數(shù)據(jù)作為評(píng)估的依據(jù)。我們發(fā)現(xiàn)有一點(diǎn)十分重要，那就是知道模型的預(yù)測(cè)能力的局限。
——伊斯梅爾·威克斯（Ismael Wrixen），F(xiàn)E International
著眼于背后的細(xì)節(jié)
要看到大數(shù)據(jù)背后的細(xì)節(jié)。無論做什么決定，都要基于這些細(xì)節(jié)來做。
——戴西·景（Daisy Jing），Banish
在定性與定量之間找到平衡點(diǎn)
我們總會(huì)將定量數(shù)據(jù)洞察（衡量指標(biāo)、調(diào)查、服務(wù)器日志數(shù)據(jù)）與定性反饋（調(diào)查、采訪、用戶研究等）結(jié)合起來。這使我們得出更加全面的觀點(diǎn)、做出最為明智的決定。數(shù)據(jù)也有誤導(dǎo)決策的時(shí)候，因?yàn)樗鼈冎皇瞧渲幸粋€(gè)方面。

——阿德林·周（Adelyn Zhou），TOPBOTS

　　專注于收購(gòu)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)也有優(yōu)劣之分。兜售原始數(shù)據(jù)、分析工具和儀表盤工具——旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能相結(jié)合——的公司有的是。重點(diǎn)之一是收購(gòu)優(yōu)質(zhì)、可靠的數(shù)據(jù)；這樣，之后的決策就會(huì)水到渠成。
——萊恩·布拉德利（Ryan Bradley），Koester & Bradley, LLP
梳理數(shù)據(jù)，找出真正的潛在客戶
憑借大數(shù)據(jù)，我的公司和銷售隊(duì)伍得以了解并預(yù)測(cè)人們的行為，比如人們?cè)诤翁幘W(wǎng)購(gòu)、購(gòu)置何物；以及預(yù)測(cè)未來幾個(gè)月內(nèi)，他們會(huì)搬到何處。由此，我的銷售團(tuán)隊(duì)得以找出潛在顧客——真正有望購(gòu)買產(chǎn)品或服務(wù)的顧客，以及向他們推銷的最佳時(shí)機(jī)。
——約翰·丹尼爾（John Daniel），Innovator John
讓數(shù)據(jù)證明或證偽你的直覺
直覺告訴我們，登錄頁(yè)的某些設(shè)計(jì)看著不錯(cuò)，效果應(yīng)該很好。但只有等數(shù)據(jù)大量涌入之后，我們才能看到實(shí)際的效果，以及這些設(shè)計(jì)的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)。要判斷這些猜測(cè)是否準(zhǔn)確，數(shù)字是最有發(fā)言權(quán)的。在數(shù)據(jù)的引導(dǎo)下，我們將就內(nèi)容的去留作出合適的決策。

　　——杰森·阿波爾鮑姆（Jason Applebaum），EagerMedia

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