本文摘要：秘诀一：目标要具体　　就算一个公司享有再行多的数据，也无法代表它就一定会取得商业上的顺利。

秘诀一：目标要具体　　就算一个公司享有再行多的数据，也无法代表它就一定会取得商业上的顺利。只有确实懂如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以超过什么目标，公司最后才有可能确实顺利。在公司在发展过程中往往也不会面对诸多自由选择，也只有目标原作具体了，才需要增大自由选择范围探讨精力去发展。企业不应时刻维持头脑清醒，朝着自己定好的目标行进，才有助公司展开持续持久的较好运作。

　　不过，Luzzi也回应，有时候，利用过于简单先进设备的数据分析工具往往也不会带给很多问题，不过如果我们需要通过分析大量的数据来获得最后的结果，那就不必猜测了，你就腊吧，最少方向认同是对的。　　秘诀二：要区分确切森林和树　　现在，企业可以做一些他们以往没能力做的事。

对于很多公司来说，可可供分析的数据更加多，可以用来分析数据的工具和方法也比以前更加先进设备便利。公司早已几乎有能力去分析和处置他们搜集到的大量数据，这对于企业来说也许是件好事，然而，有时候这些数据也不会过分集中。　　Globys公司的OllyDown回应说道，现在，很多公司都偏向于搜集精度较高的数据，因为取得的数据就越准确，就就越不利于分析受众群体，也更加不利于公司展开涉及战略和产品的调整。

不过，公司往往必须花费大量的时间去处置大量的数据，结果却有可能不尽如人意，所以，在展开数据分析处置时，有时候没适当执著于某一棵树生出什么样子，而应当侧重这片森林，要懂舍小取大。　　秘诀三：作好团队的协商　　在大数据的世界里，最有价值和起到的数据往往十分较少。要想要寻找确实有价值的数据，就如同大海捞针一样艰难。所以，为了寻找这些有价值的数据，企业内部不应齐心协力通力合作，要常常维持有效地的交流和协作。

　　例如，为了能更佳地利用数据来分析公司的实际运营情况，数据专家们应当理解公司决策者为公司制订的战略目标。反过来也一样，公司决策者也应当告诉，公司的数据团队得出结论的分析结果，最后能给公司带给什么收益。

　　Luzzi回应，以大数据作为工具，他可以创建模型来协助公司作出商业决策。由于公司决策者对公司整体运营情况及所处商业环境更为理解，当决策者看见分析结果时，认同能看见一些他看到的地方。但同时，决策者们也会告诉他是用什么方法得出结论这些数据和结果的。

　　OllyDowns也说道，公司的数据团队和各部门以及管理层不应保持良好的沟通交流，这样公司才能较好高效的运营，有效地的协商因应必须通过有效地的沟通交流来构建。有一个商业智能团队为预测公司的客户流失率创建了一个模型，由于大家缺乏有效地的交流，操作者团队指出这个模型很有意思，但是公司却指出这个模型没任何意义。　　如果你的公司雇用了一个数据研究小组，他们声称自己创建了一个有效地的模型，可是公司别的涉及部门却指出这个模型没效果，原因之后在于二者之间缺少交流。Downs回应。

　　秘诀四：用机器替换人工　　机器学习指计算机仿真或构建人类的自学不道德，以提供新的科学知识或技能，从而对自身功能展开改良。机器学习比起人工自学，速度更加慢，自学规模也更大，一个公司能通过机器学习较慢地找到新的问题。　　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展开研究分析，依据有所不同的消费者自由选择有所不同的模型，进而对消费者不道德展开跟踪研究。

公司指出，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，公司共计260万消费者必须调查跟踪，必须416000个分析员，每天工作10小时，每天仔细观察单个消费者8次，才能得出结论结果。似乎，如果真为通过人工分析，那就必须花费过于多的时间和精力了。

　　所以，Downs指出，企业如果有大量的数据必须展开分析处置，最差的办法就是让机器替换人工来做到，机器学习的速度迅速，能在短时间内同时分析大量的数据，这样一来，所需的分析时间就不会大大缩短。与人工分析比起，成本也不会大大降低。　　秘诀五：要慎重对待数据　　有时，企业是没能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司取得了一些数据，他们往往也不确切这些数据最后能否解决问题他们的问题。

　　在这一点上，维亚康姆集团的Luzzi的建议是，一个数据否有效地，否能协助公司解决问题，最差告知数据小组的意见。　　Dunnhumby公司不会对消费者数据展开统计资料和分析，这样一来公司之后可以了解到哪些数据是简单的，以及这些数据有多大价值。如果公司能搜集到有价值的数据，公司实际经营中遇上的涉及问题就能获得有效地解决问题。

著名市场顾问公司Dunnhumby的CEOAndyHill回应，企业不仅应当理解搜集到的数据究竟能解决问题哪些问题，更加应当告诉，哪些问题还无法通过这些数据获得解决问题。如果还有一些问题解决不了，公司之后必须之后搜集其他维度的数据来补足。　　有时候，最重要的数据可能会被忽视。比如，当Downs为他的前东家搭起交通情况模型时，大家普遍认为天气是预测交通状况的最重要因素。

后来研究结果却表明，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，交通堵塞情况最为相当严重。　　Downs说道，从一开始的假设来看，我们并没预见不会得出结论这样的结论，所以，不应慎重认真对待数据，数据不会现实客观地告诉他你想的答案。

有时，数据能告诉他你的不会让你大吃一惊。　　秘诀六：要防止得出结论错误的结果　　由于人为主观因素和不涉及数据的阻碍，有时候得出结论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，有非常一部分的数据并不最重要，这些不相关的树根往往并无法代表整个森林。

Luzzi说道，如果用于了错误的数据，得出结论的结论往往也是错的。　　数据自由选择上的错误不会影响人们解决问题的过程，也不会影响人们如何看来这些数据和结果。

错误的数据自由选择有可能影响到公司作出涉及决策。　　Dunnhumby公司的CEOAndyHill回应：为了避免数据上的误差，你必须精确寻找特定的目标人群，这些人的不道德往往可以精确地问你必须解决问题的问题。

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