如何將大數據利用好？看看矽谷的專家怎麼說

2021/12/25

翻譯：雁行

原文翻譯：

到如今，多數創業者都理解了大數據的概念。這個龐大的數據集包含了企業每日業務流程所催生的數字——銷售統計數據、電子郵件開啟率、網站點閱率等等，幫你洞悉客戶行為和客戶慾望。

數據和分析數據所需的工具都唾手可得，但這種便利也是一柄雙刃劍：若太過依賴大數據，我們也許會忽略強大（而且通常十分準確）的直覺，因為它根本無法量化。針對這個問題，來自青年企業家理事會（YEC）的12位創業者提供了如下洞見，告訴我們如何利用大數據，而不盲從數字，不至於所有商業決策都任憑大數據的擺布。

讓大數據充當嚮導，而非指揮官

大數據固然不錯，但在為品牌做決策時，我們不能唯大數據馬首是瞻。肯定有一種綜合的解決方案，能將大數據和「直覺判斷」有效結合起來。我得以在數據的指引下，為品牌吸引到新的客戶，但我和讀者聯絡、互動的方式是由我自己裁量的，不會受制於大數據的擺布。

為數據負責，但也要切合實際

人孰無過，但數據有時也能誤人。這種現實主義融入了我所有的決策之中。這樣一來，我在對數據負責的同時，也能對數據的真正含義保持適當的懷疑態度。

——曼佩里·辛格（Manpreet Singh），TalkLocal

記住，數據是投資回報（ROI）中的一部分

大數據有它的一席之地，它簡化了幾十年來的記錄與研究。但它並非萬無一失，在觀察數據趨勢與預測時，不要忽略其他能影響結果、干擾數據流的眾多因素。大數據僅僅是整體ROI的一小部分。

——馬修·卡帕拉（Matthew Capala），Search Decoder

理解企業的數據需求

這取決於你的業務類型。你要考慮你的大數據是否是輕易獲得的；其測量是準確的，還是為人類失誤留出了餘地；你調查的是觀點、事實還是數據。不要還沒考慮這些問題，就過度依賴於數據，把直覺束之高閣——這是你的業務，最清楚它的人應該是你。

——凱文·康納（Kevin Conner），Vast Bridges

尋找模式和趨勢

用它迅速查閱大量數據，以揭示隱藏的規律、未知的聯繫、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息。這樣一來，我們就能預計客戶需求或慾望，由此改進服務，或是在問題出現之前，就將其查明並削弱，由此改進管理決策。

——路易吉·維維格（Luigi Wewege），Vivier Group

清楚數據的局限

我們想方設法地讓數據指引我們，而不是由我們去指引數據，因為在估值這樣一個領域，數據和直覺之間的互動並不十分理想。我們不斷加入新的數據可視圖與解釋，樹立基準，並在數據表現出不足時意識到問題。

——托馬斯·斯梅爾（Thomas Smale），FE International

樹立基準

在推行了「數據為先」的策略之後，我們的關鍵績效指標（KPI）就開始穩步提升，成效喜人。我們也不會盲目地信任大數據。我們將先前的銷售數據作為評估的依據。我們發現有一點十分重要，那就是知道模型的預測能力的局限。

——伊斯梅爾·威克斯（Ismael Wrixen），FE International

著眼於背後的細節

要看到大數據背後的細節。無論做什麼決定，都要基於這些細節來做。

——戴西·景（Daisy Jing），Banish

在定性與定量之間找到平衡點

我們總會將定量數據洞察（衡量指標、調查、伺服器日誌數據）與定性反饋（調查、採訪、用戶研究等）結合起來。這使我們得出更加全面的觀點、做出最為明智的決定。數據也有誤導決策的時候，因為它們只是其中一個方面。

——阿德林·周（Adelyn Zhou），TOPBOTS

專註於收購優質數據

數據也有優劣之分。兜售原始數據、分析工具和儀錶盤工具——旨在將機器學習與人工智慧相結合——的公司有的是。重點之一是收購優質、可靠的數據；這樣，之後的決策就會水到渠成。

——萊恩·布拉德利（Ryan Bradley），Koester & Bradley, LLP

梳理數據，找出真正的潛在客戶

憑藉大數據，我的公司和銷售隊伍得以了解並預測人們的行為，比如人們在何處網購、購置何物；以及預測未來幾個月內，他們會搬到何處。由此，我的銷售團隊得以找出潛在顧客——真正有望購買產品或服務的顧客，以及向他們推銷的最佳時機。

——約翰·丹尼爾（John Daniel），Innovator John

讓數據證明或證偽你的直覺

直覺告訴我們，登錄頁的某些設計看著不錯，效果應該很好。但只有等數據大量湧入之後，我們才能看到實際的效果，以及這些設計的強項和弱項。要判斷這些猜測是否準確，數字是最有發言權的。在數據的引導下，我們將就內容的去留作出合適的決策。

——傑森·阿波爾鮑姆（Jason Applebaum），EagerMedia