以下是多年來組織使用數據的一些方式：

 

 

組織使用數據集和圖形中的數據。這些圖表的使用與現在非常相似，以便使數據可視化，但如果數字不清晰的話，尋找每一個單獨的數據集需要花費相當多的時間。在這段時間里，找出影響成功或失敗的變量要困難得多。

 

 

Microsoft Excel改變了數據收集和分析的方式。通過Excel的功能，只需輸入正確的公式，就可以輕松收集數據以查看總值和平均值。許多企業每天都使用Excel，因為它已經成為大多數人工作和生活的一部分。

 

 

從云端收集的信息和數據可能非常具有價值，也是最容易編譯的。為了輸入數據，各種人員訪問同一文檔的能力對于國際公司來說非常有用。在虛擬專用網絡(VPN)上保存在云端的數據也是安全的，因為許多企業可能擔心大規模數據泄露，從而致力于保證客戶信息的安全。

 

 

民意調查是確定政治候選人將成為黨派領導者的一種原始有效的方式。但民意調查結果可能是錯誤的，因為并不是所有人都參與調查或投票。正如人們在2016年美國總統大選中所看到的，希拉里擁有超過90%的獲勝機會，但最終失敗了。了解人們對演講內容的想法可以讓演講者進行一次完美的演講。但所有的統計數據都是不同的，因此以不同的方式呈現相同的事實對收集的數據可能最有效。

 

 

一場營銷活動就像是一場政治競選，只是企業為了說服用戶。網上購物可以獲得關于購物者的大量數據，采用這些數據可以做很多事情。很多企業開始根據不同的想法定制產品。例如市場調研公司開展了大量的數據收集工作，以了解什么顏色的智能手機會銷售得更好。企業的營銷策略也變得更有針對性，從網上行為收集的數據也具有更高的投資回報率。

 

 

上述有針對性的營銷方法已經引起了基于消費者的銷售。這意味著許多人看到的廣告必須與他們所做的搜索或以前的購買行為有關。就廣告和營銷而言，人工智能在如何利用數據方面發揮著巨大的作用。采用正確的方式分析的數據越多，其產品就越適合消費者。

 

如今，組織利用的數據在過去幾年中持續增長，這會讓每個參與者受益，其中包括企業和消費者。

 

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