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再牛的分析技术,也带不动“垃圾数据”这个猪队友

2017-08-15
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  从先进的BI工具到机器学习和人工智能,现代企业有更多的方法和工具来处理数据,无论煎炸煮炖,清蒸红烧,都能做出一桌好菜。随着数据科学家和商业领袖给这些新技术扣上了一顶很高的帽子,人们往往过于追求技术,而忽视最重要的因素:数据本身。如果没有高质量的数据为提供支撑,再花哨的可视化和预测分析也是鸡肋,食之无味。

  

再牛的分析技术,也带不动“垃圾数据”这个猪队友


  每一个数据项目都需要通过对业务的理解来收集和构建其基础数据,这也是为什么数据必须在开展业务的每个环节中扎根的原因。

  在业务初期,企业不仅要了解数据的复杂性,还要深入了解数据之间的关系。企业的每个业务层面所做出的决策都关乎企业的发展,而最好的决策就是利用用户数据来决策。因此,每个部门(不仅仅是数据团队)都应该有权限访问这些数据。

  除了赋予各部门访问数据的权限之外,企业还应该动员所有成员收集对企业业务有用数据,将数据驱动落实到每个人。以现代营销团队为例,如今的营销人员拥有丰富的数据来源,特别是随着智能手机和社交媒体平台和数字接触点的爆炸式增长,企业可以通过这些渠道与客户进行互动。如果所有这些数据都被收集到一个集中的位置进行存储和利用,那么涉及销售、产品和客户的部门也可以获得前所未有的数据量,那么这些数据将为企业了解客户长期行为开启一扇新的大门。

  再小的数据也有大用

  随着数据在每个部门和层面上发挥更大的作用,企业必须把其所有数据都视为机会。每个数据集,包括CRM、CMS、ERP、营销App等,都包含许多可能的趋势。看起来不重要的数据可能会造成很大的影响。大家无法区分什么数据很重要,什么数据不重要,所以企业需要收集尽可能多的数据。

  吃的是草挤的是奶?不存在的!

  垃圾的数据会导致垃圾的结果,如果你的基础数据质量很差,根据这些数据做出的分析结果和决定就不太有可信度,长此以往将会削弱员工对数据驱动型学问的信心。有序、完整和正确的数据对于得出可落地的见解是十分必要的。

  目前大数据大受追捧,因此,有充分的理由相信它的发展前景。但是,除非有强大的基础数据,否则再花哨的数据技术也无法达到理想的结果。

  “数据驱动”一词已经存在多年,但目前依然有很多企业并非以数据驱动自己的业务。在当今快节奏和日益增长的数字化经济中,它将成为全球各大企业的学问使命,谁拥有最好的数据,谁就占有最大的优势。


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