你不能不认识的6个用好大数据的秘诀
本文摘要:译注:这篇文章里,有三位来自不同公司的大数据运营人员各自分享了他们运用大数据的经历。这三位是来自维亚康姆(Via)的Luzzi、Globys公司的Olly Downs以及知名市场参谋公司Dunnhumby的CEO Andy Hill。秘诀一:方针要明确就算一个公司具有再多的数据,也不能

译注:这篇文章里,有三位来自不同公司的大数据运营人员各自分享了他们运用大数据的经历。这三位是来自维亚康姆(Via)的Luzzi、Globys公司的Olly Downs以及知名市场参谋公司Dunnhumby的CEO Andy Hill。

秘诀一:方针要明确

就算一个公司具有再多的数据,也不能代表它就一定会取得商业上的成功。只有真正懂得怎么使用大数据,了解到公司使用大数据可以达到什么方针,公司最终才有可能真正成功。在公司在开展过程当中往往也会面对诸多选择,也只有方针设定明确了,才干够缩小选择规模聚焦精力去开展。企业应时刻坚持脑筋清醒,朝着自己定好的方针行进,才有助于公司进行继续持久的杰出运作。

不过,Luzzi也表明,有时分,使用太杂乱先进的数据分析东西往往也会带来很多问题,不过假如我们可以通过火析很多的数据来得到最终的成果,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。关于很多公司来说,可供分析的数据更多,可以用来分析数据的东西和方法也比曾经更先进便利。公司现已完全有能力去分析和处理他们收集到的很多数据,这关于企业来说或许是件功德,然而,有时分这些数据也会过于涣散。

Globys公司的Olly Down表明说,现在,很多公司都倾向于收集精度较高的数据,因为取得的数据越准确,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,公司往往需要花费很多的时间去向理很多的数据,成果却有可能不尽善尽美,所以,在进行数据分析处理时,有时分没有必要执着于某一棵“树”长成什么姿态,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,就好像难如登天一样困难。所以,为了找到这些有价值的数据,企业内部应同心协力通力协作,要常常坚持有用的交流和协作。

例如,为了能更好地使用数据来分析公司的实践运营状况,数据专家们应该了解公司决策者为公司制定的战略方针。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成果,最终能给公司带来什么收益。

Luzzi 表明,以大数据作为东西,他可以建立模型来协助公司做出商业决策。因为公司决策者对公司全体运转状况及所处商业环境更加了解,当决策者看到分析成果时,肯定能看到一些他看不到的当地。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成果的。

Olly Downs也说,公司的数据团队和各部门以及管理层应坚持杰出的交流交流,这样公司才干杰出高效的运转,有用的协分配合需要通过有用的交流交流来完成。有一个商业智能团队为猜测公司的客户流失率建立了一个模型,因为我们短少有用的交流,操作团队认为这个模型“很风趣”,可是公司却认为这个模型没有任何意义。

“假如你的公司雇佣了一个数据研讨小组,他们声称自己建立了一个有用的模型,但是公司其他相关部门却认为这个模型没有用果,原因便在于二者之间缺乏交流。”Downs表明。

秘诀四:用机器替代人工

机器学习指核算机模仿或完成人类的学习行为,以获取新的常识或技能,从而对本身功用进行改善。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,为了研讨特定消费者的消费行为模式,企业可以研讨用什么样的方式对单个消费者进行研讨分析,依据不同的消费者选择不同的模型,进而抵消费者行为进行追踪研讨。公司认为,在单个消费者身上所需的分析时间是10分钟,依照这个速度,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,才干得出成果。显然,假如真通过人工分析,那就需要花费太多的时间和精力了。

所以,Downs认为,企业假如有很多的数据需要进行分析处理,最好的方法就是让机器替代人工来做,机器学习的速度很快,能在短时间内同时分析很多的数据,这样一来,所需的分析时间就会大大缩短。与人工分析相比,本钱也会大大下降。

秘诀五:要慎重对待数据

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。就算公司取得了一些数据,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,一个数据是否有用,是否能协助公司解决问题,最好问询数据小组的定见。

Dunnhumby公司会抵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。假如公司能收集到有价值的数据,公司实践运营中遇到的相关问题就可以得到有用解决。知名市场参谋公司Dunnhumby的 CEO Andy Hill表明,企业不只应该了解收集到的数据究竟能解决哪些问题,更应该知道,哪些问题还不能通过这些数据得到解决。假如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。

有时分,重要的数据可能会被疏忽。比如,当Downs为他的前店主搭建交通状况模型时,我们遍及认为天气是猜测交通状况的最重要因素。后来研讨成果却显示,最影响那个区域交通状况的是当地校园的放学时间。当学生们放学时,堵车状况尤为严峻。

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,应慎重仔细对待数据,数据会真实客观地通知你想要的答案。有时,数据能通知你的会让你大吃一惊。

秘诀六:要防止得犯错误的成果

因为人为片面因素和不相关数据的搅扰,有时分得出的结论往往是过错的。

“不要让不相干的数据影响到整个成果,有适当一部分的数据其实不重要,这些不相关的‘树’往往其实不能代表整个‘森林’。”Luzzi说,“假如使用了过错的数据,得出的结论往往也是错的。”

数据选择上的过错会影响人们解决问题的过程,也会影响人们怎么看待这些数据和成果。过错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表明:“为了消除数据上的差错,你需要精确找到特定的方针人群,这些人的行为往往可以精确地答复你需要解决的问题。

 

来历@HCR(大众号:HCR-1993)


人人都是产品主管(woshipm)是以产品主管、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位效劳产品人和运营人,建立9年举行在线讲座500+期,线下分享会300+场,产品主管大会、运营大会20+场,掩盖北上广深杭成都等15个城市,内行业有较高的影响力和知名度。平台集合了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一同生长。