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如何將大數據利用好

責任編輯:editor007 |來源:企業網D1Net  2017-07-11 21:18:23 本文摘自:金融界

大數據僅僅是整體ROI的一小部分

揭示隱藏的規律、未知的聯系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息

我們不斷加入新的數據可視圖與解釋,樹立基準,并在數據表現出不足時意識到問題。

讓數據證明或證偽你的直覺

重點之一是收購優質、可靠的數據;這樣,之后的決策就會水到渠成。

原文翻譯:

到如今,多數創業者都理解了大數據的概念。這個龐大的數據集包含了企業每日業務流程所催生的數字——銷售統計數據、電子郵件開啟率、網站點閱率等等,幫你洞悉客戶行為和客戶欲望。

數據和分析數據所需的工具都唾手可得,但這種便利也是一柄雙刃劍:若太過依賴大數據,我們也許會忽略強大(而且通常十分準確)的直覺,因為它根本無法量化。針對這個問題,來自青年企業家理事會(YEC)的12位創業者提供了如下洞見,告訴我們如何利用大數據,而不盲從數字,不至于所有商業決策都任憑大數據的擺布。

讓大數據充當向導,而非指揮官

大數據固然不錯,但在為品牌做決策時,我們不能唯大數據馬首是瞻。肯定有一種綜合的解決方案,能將大數據和“直覺判斷”有效結合起來。我得以在數據的指引下,為品牌吸引到新的客戶,但我和讀者聯絡、互動的方式是由我自己裁量的,不會受制于大數據的擺布。

為數據負責,但也要切合實際

人孰無過,但數據有時也能誤人。這種現實主義融入了我所有的決策之中。這樣一來,我在對數據負責的同時,也能對數據的真正含義保持適當的懷疑態度。

——曼佩里·辛格(Manpreet Singh),TalkLoCAl

記住,數據是投資回報(ROI)中的一部分

大數據有它的一席之地,它簡化了幾十年來的記錄與研究。但它并非萬無一失,在觀察數據趨勢與預測時,不要忽略其他能影響結果、干擾數據流的眾多因素。大數據僅僅是整體ROI的一小部分。

——馬修·卡帕拉(MATthew Capala),Search Decoder

理解企業的數據需求

這取決于你的業務類型。你要考慮你的大數據是否是輕易獲得的;其測量是準確的,還是為人類失誤留出了余地;你調查的是觀點、事實還是數據。不要還沒考慮這些問題,就過度依賴于數據,把直覺束之高閣——這是你的業務,最清楚它的人應該是你。

——凱文·康納(Kevin Conner),Vast BridGEs

尋找模式和趨勢

用它迅速查閱大量數據,以揭示隱藏的規律、未知的聯系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息。這樣一來,我們就能預計客戶需求或欲望,由此改進服務,或是在問題出現之前,就將其查明并削弱,由此改進管理決策。

——路易吉·維維格(Luigi Wewege),Vivier Group

清楚數據的局限

我們想方設法地讓數據指引我們,而不是由我們去指引數據,因為在估值這樣一個領域,數據和直覺之間的互動并不十分理想。我們不斷加入新的數據可視圖與解釋,樹立基準,并在數據表現出不足時意識到問題。

——托馬斯·斯梅爾(Thomas Smale),FE International

樹立基準

在推行了“數據為先”的策略之后,我們的關鍵績效指標(KPI)就開始穩步提升,成效喜人。我們也不會盲目地信任大數據。我們將先前的銷售數據作為評估的依據。我們發現有一點十分重要,那就是知道模型的預測能力的局限。

——伊斯梅爾·威克斯(Ismael Wrixen),FE International

著眼于背后的細節

要看到大數據背后的細節。無論做什么決定,都要基于這些細節來做。

——戴西·景(Daisy Jing),BAnish

在定性與定量之間找到平衡點

我們總會將定量數據洞察(衡量指標、調查、服務器日志數據)與定性反饋(調查、采訪、用戶研究等)結合起來。這使我們得出更加全面的觀點、做出最為明智的決定。數據也有誤導決策的時候,因為它們只是其中一個方面。

——阿德林·周(Adelyn Zhou),TOPBOTS

專注于收購優質數據

數據也有優劣之分。兜售原始數據、分析工具和儀表盤工具——旨在將機器學習與人工智能相結合——的公司有的是。重點之一是收購優質、可靠的數據;這樣,之后的決策就會水到渠成。

——萊恩·布拉德利(Ryan Bradley),KOester &; Bradley, LLP

梳理數據,找出真正的潛在客戶

憑借大數據,我的公司和銷售隊伍得以了解并預測人們的行為,比如人們在何處網購、購置何物;以及預測未來幾個月內,他們會搬到何處。由此,我的銷售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買產品或服務的顧客,以及向他們推銷的最佳時機。

——約翰·丹尼爾(John Daniel),Innovator John

讓數據證明或證偽你的直覺

直覺告訴我們,登錄頁的某些設計看著不錯,效果應該很好。但只有等數據大量涌入之后,我們才能看到實際的效果,以及這些設計的強項和弱項。要判斷這些猜測是否準確,數字是最有發言權的。在數據的引導下,我們將就內容的去留作出合適的決策。

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

關鍵字:數據表現數據流

本文摘自:金融界

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如何將大數據利用好

責任編輯:editor007 |來源:企業網D1Net  2017-07-11 21:18:23 本文摘自:金融界

大數據僅僅是整體ROI的一小部分

揭示隱藏的規律、未知的聯系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息

我們不斷加入新的數據可視圖與解釋,樹立基準,并在數據表現出不足時意識到問題。

讓數據證明或證偽你的直覺

重點之一是收購優質、可靠的數據;這樣,之后的決策就會水到渠成。

原文翻譯:

到如今,多數創業者都理解了大數據的概念。這個龐大的數據集包含了企業每日業務流程所催生的數字——銷售統計數據、電子郵件開啟率、網站點閱率等等,幫你洞悉客戶行為和客戶欲望。

數據和分析數據所需的工具都唾手可得,但這種便利也是一柄雙刃劍:若太過依賴大數據,我們也許會忽略強大(而且通常十分準確)的直覺,因為它根本無法量化。針對這個問題,來自青年企業家理事會(YEC)的12位創業者提供了如下洞見,告訴我們如何利用大數據,而不盲從數字,不至于所有商業決策都任憑大數據的擺布。

讓大數據充當向導,而非指揮官

大數據固然不錯,但在為品牌做決策時,我們不能唯大數據馬首是瞻。肯定有一種綜合的解決方案,能將大數據和“直覺判斷”有效結合起來。我得以在數據的指引下,為品牌吸引到新的客戶,但我和讀者聯絡、互動的方式是由我自己裁量的,不會受制于大數據的擺布。

為數據負責,但也要切合實際

人孰無過,但數據有時也能誤人。這種現實主義融入了我所有的決策之中。這樣一來,我在對數據負責的同時,也能對數據的真正含義保持適當的懷疑態度。

——曼佩里·辛格(Manpreet Singh),TalkLoCAl

記住,數據是投資回報(ROI)中的一部分

大數據有它的一席之地,它簡化了幾十年來的記錄與研究。但它并非萬無一失,在觀察數據趨勢與預測時,不要忽略其他能影響結果、干擾數據流的眾多因素。大數據僅僅是整體ROI的一小部分。

——馬修·卡帕拉(MATthew Capala),Search Decoder

理解企業的數據需求

這取決于你的業務類型。你要考慮你的大數據是否是輕易獲得的;其測量是準確的,還是為人類失誤留出了余地;你調查的是觀點、事實還是數據。不要還沒考慮這些問題,就過度依賴于數據,把直覺束之高閣——這是你的業務,最清楚它的人應該是你。

——凱文·康納(Kevin Conner),Vast BridGEs

尋找模式和趨勢

用它迅速查閱大量數據,以揭示隱藏的規律、未知的聯系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息。這樣一來,我們就能預計客戶需求或欲望,由此改進服務,或是在問題出現之前,就將其查明并削弱,由此改進管理決策。

——路易吉·維維格(Luigi Wewege),Vivier Group

清楚數據的局限

我們想方設法地讓數據指引我們,而不是由我們去指引數據,因為在估值這樣一個領域,數據和直覺之間的互動并不十分理想。我們不斷加入新的數據可視圖與解釋,樹立基準,并在數據表現出不足時意識到問題。

——托馬斯·斯梅爾(Thomas Smale),FE International

樹立基準

在推行了“數據為先”的策略之后,我們的關鍵績效指標(KPI)就開始穩步提升,成效喜人。我們也不會盲目地信任大數據。我們將先前的銷售數據作為評估的依據。我們發現有一點十分重要,那就是知道模型的預測能力的局限。

——伊斯梅爾·威克斯(Ismael Wrixen),FE International

著眼于背后的細節

要看到大數據背后的細節。無論做什么決定,都要基于這些細節來做。

——戴西·景(Daisy Jing),BAnish

在定性與定量之間找到平衡點

我們總會將定量數據洞察(衡量指標、調查、服務器日志數據)與定性反饋(調查、采訪、用戶研究等)結合起來。這使我們得出更加全面的觀點、做出最為明智的決定。數據也有誤導決策的時候,因為它們只是其中一個方面。

——阿德林·周(Adelyn Zhou),TOPBOTS

專注于收購優質數據

數據也有優劣之分。兜售原始數據、分析工具和儀表盤工具——旨在將機器學習與人工智能相結合——的公司有的是。重點之一是收購優質、可靠的數據;這樣,之后的決策就會水到渠成。

——萊恩·布拉德利(Ryan Bradley),KOester &; Bradley, LLP

梳理數據,找出真正的潛在客戶

憑借大數據,我的公司和銷售隊伍得以了解并預測人們的行為,比如人們在何處網購、購置何物;以及預測未來幾個月內,他們會搬到何處。由此,我的銷售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買產品或服務的顧客,以及向他們推銷的最佳時機。

——約翰·丹尼爾(John Daniel),Innovator John

讓數據證明或證偽你的直覺

直覺告訴我們,登錄頁的某些設計看著不錯,效果應該很好。但只有等數據大量涌入之后,我們才能看到實際的效果,以及這些設計的強項和弱項。要判斷這些猜測是否準確,數字是最有發言權的。在數據的引導下,我們將就內容的去留作出合適的決策。

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

關鍵字:數據表現數據流

本文摘自:金融界

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