10 tipů pro lepší analýzu velkých dat

Chcete z analýzy dat aplikace Excel vytěžit maximum? Zde je deset rychlých tipů, jak efektivně a efektivně pracovat s velkými daty.

Považujte svou práci za hledání zakopaného pokladu

Na analýzu dat byste měli pohlížet jako na proces podobný hledání zakopaného pokladu.

Jinými slovy, data mining připomíná těžbu zlata. Prodíráte se daty nebo proséváte granularitu při hledání cenných nugetů. Toto úsilí může být namáhavé a únavné.

S vytrvalostí a trochou štěstí byste však měli často (často?) být schopni najít cenné poznatky o příležitostech i hrozbách, které byste jinak mohli propásnout.

To si chcete a musíte pamatovat.

Sbírejte více dat

Měli byste shromáždit více dat. . . a pak si dobře ukládejte a ukládejte data, která shromažďujete.

Jednoduše řečeno, nevyhazujte, nedbale neztrácejte nebo hloupě nevyhazujte data, která již shromažďujeme nebo máme. Ta data by mohla být k nezaplacení. A jestli to dnes není k nezaplacení, kdo ví? Může to být někdy v budoucnu.

Přiznejte si to. Čím bohatší je soubor dat, tím větší je šance, že na vás vyskočí nějaký skvělý náhled.

Vytvořte více dat

Pracujte na vytvoření více dat.

Dobře, možná to zní hloupě. Ale v některých případech mohou být užitečná data vytvořena velmi ekonomicky.

Zde je jednoduchý příklad: Pokud podnikáte, zeptejte se klientů, jak k vám přišli. Díky tomu získáte skvělý přehled o svém marketingovém úsilí.

Pravděpodobně máte další zajímavé způsoby, jak vytvořit více dat.

Pravidelně provádějte experimenty

Metody vytváření dat, jako je experimentování prostřednictvím AB testování a pilotních studií, mohou ekonomicky poskytnout data mimořádné hodnoty.

Například autor Timothy Ferris ve své bestsellerové knize The Four Hour Workweek popisuje používání reklam s platbou za proklik k posouzení proveditelnosti produktu. To je skvělý nápad a pravděpodobně v mnoha případech vede k přesnějším analytickým závěrům než fokusní skupina.

Jděte do toho (s vašimi datovými sadami a vzorky)

Pokud jste se dozvěděli o statistikách v době, kdy počítače a jejich velké datové soubory nebyly široce dostupné a snadno použitelné, můžete mít tendenci dělat úsudky a rozhodnutí na základě malých datových souborů.

Dnes je to opravdu neomluvitelné. V dnešní době byste měli pracovat s obrovskými datovými sadami. Kdykoli je to možné, „jdi do toho“ a používejte velké nebo větší datové sady a vzorky.

Nedelegujte analýzu dat

Z pohledu mnoha manažerů nebo majitelů firem se může zdát, že nejlepším přístupem k provedení skutečně dobré analýzy dat je mít nějakého mladého technicky zdatného stážistu.

Ale pokud budete mluvit s lidmi, kteří provádějí analýzu mnoha dat, pravděpodobně uslyšíte, že to, co opravdu chcete udělat, je přidělit nejchytřejšího a nejzkušenějšího člena týmu, aby pracoval na tomto projektu. Jinými slovy, lidé, které opravdu chcete dělat tuto práci, jsou lidé, kteří na to pravděpodobně nemají čas.

Možná byste ve skutečnosti měli provést analýzu dat sami, pokud jste velký Pú-Bah.

Znovu si představte tuto práci jako podobnou těžbě zakopaného pokladu. Poznatky, které můžete odhalit, mohou být nesmírně cenné. Jakkoli dobří mohou být někteří mladíci nebo mladí srnci, zatraceně jistě nechcete, aby promeškali nějakou mimořádnou příležitost nebo potenciálně katastrofickou hrozbu, protože jim chybí zkušenosti nebo ještě nemají plně vyvinuté schopnosti strategického myšlení.

Ztrácejte čas přeléváním nesmyslných dat

Tady je hloupý nápad. Možná byste měli občas ztrácet čas přeléváním zdánlivě nesmyslných dat: křížové tabulky účtenek s časovým razítkem, analytická data z vašeho webu, transakční protokoly třetích stran a tak dále.

Nikdy nevíš, co najdeš. A někdy mohou ty nejlepší poznatky pocházet z těch nejpřekvapivějších míst.

Vnitřní zdroje dat zásob

Položka pro úklid: Pravděpodobně budete chtít vést inventář interních zdrojů dat. A seznam by měl pravděpodobně obsahovat více než jen účetní systém a analytické soubory vašich webových serverů. Když o nich začnete přemýšlet, existují nejrůznější zajímavá data. A některé z těchto věcí se ztratí nebo zapomenou, pokud nebudete opatrní.

Vytvořte knihovnu externích zdrojů nezpracovaných dat

Rychlá připomínka? Některé z vašich zdrojů nezpracovaných dat nejsou interní, ale externí. Na ty nezapomeňte.

I ty nejmenší podniky mohou mít přístup k souborům pro zpracování plateb a seznamům transakcí třetích stran vytvořeným externími webovými službami.

Chraňte proprietární zdroje dat

Protože jakékoli proprietární zdroje dat mají potenciálně obrovskou hodnotu, samozřejmě chcete aktivum pečlivě chránit.

Nyní to samozřejmě znamená, že chcete data bezpečně ukládat a pravidelně zálohovat, ale to není vše. Ochrana vašich proprietárních dat znamená, že se chcete ujistit, že data zůstanou proprietární a (možná ještě více), že veškeré poznatky obsažené v datech zůstanou interní. Něco k zamyšlení. . .