6招教会你如何用好大数据

我们在做数据选择上的错误会影响解决问题的过程，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。下面6招教会你如何用好大数据。

秘诀一：目标要明确

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。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。

不过，Luzzi也表示，有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够通过分析大量的数据来得到最终的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。

秘诀二：要区分清楚“森林”和“树”

现在，企业可以做到一些他们以往没有能力做到的事。对于很多公司来说，可供分析的数据更多，可以用来分析数据的工具和方法也比以前更先进方便。公司已经完全有能力去分析和处理他们收集到的大量数据，这对于企业来说或许是件好事，然而，有时候这些数据也会过于分散。

Globys 公司的Olly Down表示说，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。

秘诀三：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。

Luzzi 表示，以大数据作为工具，他可以建立模型来帮助公司做出商业决策。由于公司决策者对公司整体运行情况及所处商业环境更加了解，当决策者看到分析结果时，肯定能看到一些他看不到的地方。但同时，决策者们也不会知道他是用什么方法得出这些数据和结果的。

Olly Downs也说，公司的数据团队和各部门以及管理层应保持良好的沟通交流，这样公司才能良好高效的运行，有效的协调配合需要通过有效的沟通交流来实现。有 一个商业智能团队为预测公司的客户流失率建立了一个模型，由于大家缺少有效的沟通，操作团队认为这个模型“很有趣”，但是公司却认为这个模型没有任何意 义。

“如果你的公司雇佣了一个数据研究小组，他们宣称自己建立了一个有效的模型，可是公司别的相关部门却认为这个模型没有效果，原因便在于二者之间缺乏沟通。”Downs表示。

秘诀四：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。

比 如，为了研究特定消费者的消费行为模式，企业可以研究用什么样的方式对单个消费者进行研究分析，依据不同的消费者选择不同的模型，进而对消费者行为进行追 踪研究。公司认为，在单个消费者身上所需的分析时间是10分钟，按照这个速度，公司共有260万消费者需要调查追踪，需要416000个分析员，每天工作 10小时，每天观察单个消费者8次，才能得出结果。显然，如果真通过人工分析，那就需要花费太多的时间和精力了。

所以，Downs认为，企业如果有大量的数据需要进行分析处理，最好的办法就是让机器代替人工来做，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。

秘诀五：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。

在这一点上，维亚康姆集团的Luzzi的建议是，一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，最好询问数据小组的意见。

Dunnhumby 公司会对消费者数据进行统计和分析，这样一来公司便可以了解到哪些数据是有用的，以及这些数据有多大价值。如果公司能收集到有价值的数据，公司实际经营中 遇到的相关问题就能得到有效解决。知名市场顾问公司Dunnhumby的 CEO Andy Hill表示，企业不仅应该了解收集到的数据到底能解决哪些问题，更应该知道，哪些问题还不能通过这些数据得到解决。如果还有一些问题解决不了，公司便需 要继续收集其他维度的数据来补充。

有时候，重要的数据可能会被忽略。比如，当Downs为他的前东家搭建交通情况模型时，大家普遍认为天气是预测交通状况的最重要因素。后来研究结果却显示，最影响那个地区交通状况的是当地学校的放学时间。当学生们放学时，堵车情况尤为严重。

Downs说，从一开始的假设来看，我们并没有预见到会得出这样的结论，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。

秘诀六：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’。”Luzzi说，“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。

Dunnhumby 公司的CEO Andy Hill表示：“为了消除数据上的误差，你需要准确找到特定的目标人群，这些人的行为往往可以准确地回答你需要解决的问题。”