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[好书共读]《决战大数据》从用数据到养数据

[好书共读]《决战大数据》从用数据到养数据 智业人
2016-10-18
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导读：在收集数据时，我们必须知道这些数据未来可以用来做什么，如果今天都想象不出来的话，日后就更不可能了。
（智业人微信公众号：zoesoft，猛击关注）
从用数据到养数据
在收集数据时，我们必须知道这些数据未来可以用来做什么，如果今天都想象不出来的话，日后就更不可能了。
打一个比方，如今很多电商高管会询问数据分析师商品的重复购买率是多少。于是，工作人员收集数据来计算重复购买率，却很少想到高管们需要重复购买率是来做什么决定的，这就好比“刻舟求剑”的故事。事实上，在世事多变的大数据时代，我们不能只是机械地套用方法或指标。
数据应用因小而美
这里说的“小”指的是应用的目标很具体。请注意，“小”是指数据量。许多人在没有获取足够的数据，并且缺乏对数据理解的情况下做出决策，其实是在“享受”自己的无知。打个比方来说不：对于一款数据应用，如果我的目的是分辨两种决策谁更好以及差在哪里，这就是一个很具体的问题；但如果我的目标是想知道如何让公司赢利，这就是一个空泛的目标。
经过这样的一番周折后，按照小角度切入的想法设计数据应用就可以做得具体而快速，而且可以避免因原材料的变化而导致数据缺失的问题。
把数据放进“框”之中
1.首先确定有什么问题，从解决问题的角度出发去收集数据。
2.把收集到的数据整理好，放入一个“数据框架”内（这个框架是用来帮助决策者做决定的）。让决策者用框架更清楚地看到数据与决策之间的关系，比如A公司在框架内要知道竞争情况、新老客户的比例情况等因素以及多种因素之间的关系。
3.看框架与做决策的关系。比如，A公司与导航网站有三种选择——完全不合作、部分合作和全面合作。数据分析师就可以根据数据框架告知A公司该怎么决策。如果发现数据框架与决策不能匹配，就必须返回到第2步。
4.根据决策行动，然后检查行动是否达到目的。如果行动后发现根本没有达到目的，就要检讨整个链条，寻找问题出在哪里。是数据有问题吗？还是因为框架不对？或者是决策不对？是否还有数据没考虑进去？
养数据，重要的数据战略
“养数据”还有一个重要的含义，就是要决定收集哪些数据这个决定不容忽视，因为这可能是公司数据战略中非常重要的一个环节。
养数据通常有两类，一类是网站自身没有的数据，需要用户主动提供的。另一类是公司拥有的，但没有进行收集的数据。
若要收集公司没有的数据，在“养数据”时通常需要花费更多的精力和技巧。
对于公司有数据但没有收集的状况，则更多的是因为内部资源协调的问题和公司决策的问题。
总之，“用数据”更多的是一种方法论，而“养数据”则是一种数据战略，是基于深入业务理解的更高层次的商业决策数据。养的时间越早，积累的数据也就越多。养数据同样也是一种管理和商业艺术，在养之前可能谁也不确定最终会出现什么后果，但一旦养成，则会产生非常大的商业价值。
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