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大數據的三大迷思

責任編輯:editor006 |來源:企業網D1Net  2014-08-10 10:46:14 本文摘自:36kr

現在很多有關大數據的討論都是圍繞著數據收集進行的,但是除非內外部用戶能夠方便地消費這些數據,否則它們將一文不值。

Michel Guillet來自提供數據可視化的Juice Analytics公司,他認為有些公司在跟大數據打交道時往往會陷入這三大迷思:

迷思1:內部的數據用戶需要的是靈活性而非指南

去雜貨店的時候你有沒有遇到東西太多不知道該選什么的情況?

大數據也一樣。事實上,盡管你的主管也許表達了對更多數據(更多的指標、更多裸數據訪問、更多圖表等)的興趣,但那只是一種不確定的表示,而不是對更強勁分析的興趣。這些人不確定究竟要這些數據要干什么,因此他們認為也許把全部數據要過來更好。

用戶希望被引導到答案去,他們希望展示的數據能消除不確定—而不是產生更多的問題,哪怕為了回答在數據上面多花幾分鐘這些人都不愿意。

要在報表設計上面多花點功夫,給用戶指出一條清晰的探索路徑,這才是正道。

迷思2:我們的客戶沒有要求

客戶雖然未必直接要求數據產品,但是間接的表達是會有的。在他們對你、你的銷售或者支撐團隊的只言片語中可以感受到:

跟業界平均相比如何?

我怎樣才能更頻繁地訪問我的數據?

我組織的其他人可以訪問嗎?

我得給老板做個月報表。

客戶很少會在項目一開始就要求大數據報表,但到最后總會提出這個要求。如果在設計時將這一點銘記于心,你就可以更好地處理系統需要收集的東西并理解其原因。

迷思3:客戶的數據我不能收錢

你賣的不是數據,而是合并進分析中的剖析、指標、算法和展示,這些提升了數據的價值。不要把數據產品定位為“容易訪問裸數據”,而是可以解決問題的解決方案。

你能不能輕易地把客戶的數據與其他客戶群的進行比較?有沒有第三方來源來進行基準比較?

盡管客戶的確擁有自己的數據,但你可以通過特定行業指標、客戶基準以及建議等提供增值服務。

大數據可以成為你公司的競爭優勢,前提是避免炒作,并形成一套有目標可量化的大數據收集與使用計劃。

關鍵字:數據報表數據可視化大數據

本文摘自:36kr

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大數據的三大迷思

責任編輯:editor006 |來源:企業網D1Net  2014-08-10 10:46:14 本文摘自:36kr

現在很多有關大數據的討論都是圍繞著數據收集進行的,但是除非內外部用戶能夠方便地消費這些數據,否則它們將一文不值。

Michel Guillet來自提供數據可視化的Juice Analytics公司,他認為有些公司在跟大數據打交道時往往會陷入這三大迷思:

迷思1:內部的數據用戶需要的是靈活性而非指南

去雜貨店的時候你有沒有遇到東西太多不知道該選什么的情況?

大數據也一樣。事實上,盡管你的主管也許表達了對更多數據(更多的指標、更多裸數據訪問、更多圖表等)的興趣,但那只是一種不確定的表示,而不是對更強勁分析的興趣。這些人不確定究竟要這些數據要干什么,因此他們認為也許把全部數據要過來更好。

用戶希望被引導到答案去,他們希望展示的數據能消除不確定—而不是產生更多的問題,哪怕為了回答在數據上面多花幾分鐘這些人都不愿意。

要在報表設計上面多花點功夫,給用戶指出一條清晰的探索路徑,這才是正道。

迷思2:我們的客戶沒有要求

客戶雖然未必直接要求數據產品,但是間接的表達是會有的。在他們對你、你的銷售或者支撐團隊的只言片語中可以感受到:

跟業界平均相比如何?

我怎樣才能更頻繁地訪問我的數據?

我組織的其他人可以訪問嗎?

我得給老板做個月報表。

客戶很少會在項目一開始就要求大數據報表,但到最后總會提出這個要求。如果在設計時將這一點銘記于心,你就可以更好地處理系統需要收集的東西并理解其原因。

迷思3:客戶的數據我不能收錢

你賣的不是數據,而是合并進分析中的剖析、指標、算法和展示,這些提升了數據的價值。不要把數據產品定位為“容易訪問裸數據”,而是可以解決問題的解決方案。

你能不能輕易地把客戶的數據與其他客戶群的進行比較?有沒有第三方來源來進行基準比較?

盡管客戶的確擁有自己的數據,但你可以通過特定行業指標、客戶基準以及建議等提供增值服務。

大數據可以成為你公司的競爭優勢,前提是避免炒作,并形成一套有目標可量化的大數據收集與使用計劃。

關鍵字:數據報表數據可視化大數據

本文摘自:36kr

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