當下，大多數企業都明白大數據的作用。大數據——這個龐大甚至是有時是壓倒性的信息包含了企業日常經營的過程：銷售策略，營銷郵件的打開率，網站點擊量等等，利用好大數據也能讓你發現消費者的行為和心理。
擁有大數據和數據分析工具確實是有幫助的，然而這也是一把雙刃劍：過于依賴數據，可能會讓我們忽視自己強大的直覺(甚至經常是正確的直覺)。這些直覺又無法量化。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意見，告訴我們如何利用大數據，而不盲從數字，不至于所有商業決策都任憑大數據的擺布。
1.大數據只是指導作用，但不能是只依靠大數據
我認為大數據是很有效的，但是我們在做品牌營銷決策的時候不能完全以大數據“馬首是瞻”。應該有一種有效結合了大數據和“直覺判斷”的方法。通過數據指導，我可以為品牌吸引新的用戶，但是我不會讓數據決定我和讀者之間互動的形式。
–Sean Ogle of Location Rebel
2.讓自己對數據負責，同時也要切合實際
人類容易犯錯，但數據也會誤導我們。我把這種現實主義帶到了我所有的決策中。它確保我對數據保持負責，同時對它真正告訴我的東西保持合理的懷疑態度。
–Manpreet Singh of TalkLocal
3.數據是ROI的一部分
大數據有他的重要作用，它簡化了數十年來的記錄和研究。但大數據也不是萬無一失的。當我們觀測數據的趨勢時，需要對影響結果和數據流的其他因素保持關注。在我的報告中，大數據只是投資回報率的一小部分，還有很多工具和方法可以來發現商業趨勢。
–Matthew Capala of Search Decoder
4.理解商業數據需求
這取決于你的商業模型，你需要考慮你的數據獲取、數據測量的難易性，還是為人為失誤留出了空間，你是在調查觀點，事實還是數據。在你全面使用大數據之前考慮這些要素，不要盲從大數據。這是你的業務，你才是這方面的專家
–Kevin Conner of Vast Bridges
5.發現模式和趨勢
通過大數據工具和方法，我們可以迅速查閱大量數據，以揭示隱藏的規律、未知的聯系、市場趨勢、顧客偏好等等有用的商業信息。我們就能預計客戶需求或欲望，由此改進服務;在問題出現之前，發現并減弱問題的影響，并改進管理決策。
–Luigi Wewege of Vivier Group
6.了解數據的局限
我們竭力讓數據引導我們，而不是我們去引導數據。因為估值是一個特殊的領域，數據和直覺有時會無法產生良性互動。我們不斷地添加新的數據可視化和解釋，標準測試，并在數據出問題的時候可以及時發現。
–Thomas Smale of FE International
7.樹立數據的標準
在推行數據優先的措施之后，我們高興的發現關鍵指標有了長足的進步。我們也不盲從于大數據，我們使用以往的銷售數據進行評估。我們已經發現，知道這個模型的預測極限在哪里是非常重要的。
–Ismael Wrixen of FE International
8.發現大數據背后的細節
要看到大數據背后的細節。并要基于這些細節來做出決定。
–Daisy Jing of Banish
9.定性和定量分析結合
我們將定量數據(度量、調查、服務器日志數據)與定性反饋(調查、訪談、用戶研究等)結合在一起。這給我們提供了一個更全面的視角來做出最明智的決定。數據可能會誤導決策，因為它們只會講述部分內容。
–Adelyn Zhou of TOPBOTS
10.專注于獲得優質數據
數據質量不一，也有優劣之別。兜售原始數據、分析工具和儀表盤工具——旨在將機器學習與人工智能相結合——的公司比比皆是。重點之一是獲得優質、可靠的數據;這樣，后續的決策就會水到渠成。
–Ryan Bradley of Koester & Bradley, LLP
11.分析數據找到潛在客戶
大數據讓我的企業和銷售可以了解和預測用戶行為，比如人們在哪些場景下網購，購買什么?未來幾個月用戶可能會轉移到哪些場景。這樣，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，以及掌握向他們推銷的最佳時機。
–John Daniel of Innovator John
12.讓數據證明你的直覺正確性
直覺告訴我們，登錄頁的某些設計會有不錯的表現。但只有等數據量起來之后，我們才能看到實際的效果，以及這些設計的優缺點。要判斷這些猜測是否準確，數據是最有發言權的。在數據的引導下，我們將就內容的取舍作出合適的決策。
–Jason Applebaum of Eager Media
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