B2C Data

您的公司可以采用多种做法来加速 大数据的使用。同样，在收集信息、设定目标和整合团队时所犯的一些错误可能会损害资源的效率，这在公司越来越多地依靠数据进行决策的时代可能是致命的。

这项技术对于企业的重要性因应用而异，但总的来说，使用大量数据可以帮助企业降低成本，开发符合客户期望的产品，并了解导致企业成功或失败的原因。

知道实施大数据是一个商业决策而不是 IT 实践，现在让我们看看在整个过程中不应该做什么。通过避免这些错误，您的公司可以实现由大数据指导的无与伦比的战略。

1. 误解大数据的概念
企业在使用大数据时可能犯的主要错误是误解其概 新西兰电报号码数据库 念及其用途。因此，让我们为您明确解释您需要了解的有关该主题的具体内容。

大数据是以传统方式汇编的数据集合，例如在客户联系中，或在数字世界中，例如在对 页面访问量的分析中。

该术语还包括第三方收集的可能与企业运营相关的信息。所有这些数据都集中在一个地方，以指导 分析 和发现——也称为洞察。

一旦你很好地理解了这个定义，有一件事就会变得清晰：你需要确定你的数据的来源，因为所有大数据的工作都是基于此。

2. 收集不太相关的数据
正如确保输入数据库的数据真实性很重要一样，如果公司能够选择最相关的信息进行决策，那么大数据往往会带来更好的结果。

换句话说，压缩大量对于了解消费者行为、季节性对产品销售的影响或促使人们购买您的服务的动机无用的数据是没有意义的。

该策略只会为那些关心选择正确数据的企业带来巨大的成果。人们很容易为了积累信息而去积累信息。

因此，数据科学家或外包专家团队的帮助可以更好地指导您的公司决定选择一个或另一个来源并了解原因。

3. 未能设定目标
只有当您的组织有目标时，大数据才会发挥作用。即使如此，如果没有它， 也很难衡量 所采用的优化决策技术是否确实发挥了作用。目标的定义决定了给定的工具对您的业务有多大帮助或阻碍。

因此，要成功利用大数据， 规划 是关键。在开始选择理想的软件或与哪些合作伙伴合作之前，您需要确定这样做的原因。将大数据与您的业务目标和工作流程相结合，以获得出色的成果。

4. 忘记教育你的团队
既然我们提到了思考此功能与公司工作流程的关系的重要性，我们就必须解决另一个重要问题：需要对员工进行技术使用方面的教育。

使用大数据时，存在一种非常常见的错误，即尽管实施了这种技术，但却没有将其用于解决实际的业务问题。

适当使用大数据的组织会培训其团队并让他们准备好使用所有可用资源，以 优化沟通 并取得最佳结果。

5. 将所有决策权交给数据
“数据驱动型”公司和“数据知情型”公司之间存在着根本区别。顾名思义，前者以数据为指导，即他们不会在没有证据的情况下做出决策，而后者则以数据为依据，同时运用其产品团队的专业知识。没太明白？

举个例子可能会有所帮助：一家“数据驱动”的公司可能会在一夜之间停止生产某种产品并停止支持其用户社区，因为数据表明只有 0.5% 的消费者使用该产品。另一方面，“数据知情”公司将试图了解发生这种情况的原因。