Vil du få mest mulig ut av analysen av Excel-data? Her er ti raske tips for å jobbe effektivt med big data.
Se på arbeidet ditt som et søk etter begravde skatter
Du bør se på dataanalyse som en prosess som ligner på å lete etter begravde skatter.
Data mining ligner med andre ord gullgruvedrift. Du banker deg gjennom dataene eller siler gjennom granulariteten på jakt etter verdifulle nuggets. Denne innsatsen kan være møysommelig og kjedelig.
Men med utholdenhet og litt flaks bør du ofte (vil ofte?) kunne finne verdifull innsikt i både muligheter og trusler du ellers kunne ha gått glipp av.
Du vil og må huske det.
Samle mer data
Du bør samle inn mer data. . . og deretter være flink til å lagre og lagre dataene du samler inn.
Med orden, ikke kast bort eller uforsiktig miste eller dumt kaste bort dataene vi allerede samler inn eller har. Disse dataene kan være uvurderlige. Og hvis det ikke er uvurderlig i dag, hvem vet? Det kan være på et tidspunkt i fremtiden.
Innse det. Jo rikere datasett, jo større er sjansene for at du får en kul innsikt.
Lag mer data
Arbeid for å lage mer data.
Ok, det høres kanskje dumt ut. Men i noen tilfeller kan nyttige data lages svært økonomisk.
Her er et enkelt eksempel: Hvis du driver en bedrift, spør kundene hvordan de fant deg. Du får god innsikt i markedsføringstiltakene dine som et resultat.
Du har sannsynligvis andre interessante måter å lage mer data på.
Kjør eksperimenter regelmessig
Dataskapingsmetoder som å eksperimentere via AB-testing og pilotstudier kan økonomisk gi data av ekstraordinær verdi.
For eksempel beskriver forfatteren Timothy Ferris i sin bestselgende bok, The Four Hour Workweek , bruk av betal-per-klikk-annonser for å måle produktets gjennomførbarhet. Det er en god idé, og en som sannsynligvis i mange tilfeller resulterer i mye mer nøyaktige analytiske konklusjoner enn en fokusgruppe.
Gå stort (med datasettene dine og prøvene dine)
Hvis du lærte om statistikk i tiden før datamaskiner og deres store datasett var allment tilgjengelige og enkle å bruke, kan du ha en tendens til å ta vurderinger og avgjørelser basert på små datasett.
I dag er det egentlig ganske utilgivelig. I dag bør du jobbe med enorme datasett. Når det er mulig, "gå stort" og bruk store eller større datasett og prøver.
Ikke deleger dataanalyse
Fra perspektivet til mange ledere eller bedriftseiere, kan det virke som den beste tilnærmingen til å få utført en virkelig god dataanalyse å ha en ung, teknologikyndig praktikant.
Men hvis du snakker med folk som gjør mye dataanalyse, vil du sannsynligvis høre at det du virkelig ønsker å gjøre er å tildele det smarteste og mest erfarne teammedlemmet du kan til å jobbe med dette prosjektet. Med andre ord, menneskene du virkelig ønsker å gjøre dette arbeidet, er de som sannsynligvis ikke har tid til å gjøre det.
Kanskje du faktisk burde gjøre dataanalysen selv hvis du er den store Brumm-Bah.
Igjen, tenk på dette arbeidet som beslektet med gruvedrift etter begravde skatter. Innsikten du kan avdekke kan være enormt verdifull. Så bra som en ung bukk eller ung do kan være, du vil garantert ikke at de skal gå glipp av en enestående mulighet eller en potensielt katastrofal trussel fordi de mangler erfaring eller ennå ikke har ferdig utviklet strategisk tenkning.
Kast bort tid på å øse over meningsløse data
Her er en dum idé. Kanskje du av og til bør kaste bort tid på å helle over tilsynelatende meningsløse data: krysstabeller av tidsstemplede salgskvitteringer, analysedata fra nettstedet ditt, tredjeparts transaksjonslogger, og så videre.
Du vet aldri hva du finner. Og noen ganger kan den beste innsikten komme fra de mest overraskende stedene.
Inventar interne datakilder
En husholdningsartikkel: Du vil sannsynligvis ha en oversikt over interne datakilder. Og listen bør sannsynligvis inneholde mer enn bare regnskapssystemet og nettservernes analysefiler. Alle slags interessante data finnes når du begynner å tenke på det. Og noen av disse tingene vil gå seg vill eller bli glemt hvis du ikke er forsiktig.
Bygg et bibliotek med eksterne rådatakilder
En rask påminnelse? Noen av rådatakildene dine er ikke interne, men eksterne. Ikke glem de.
Selv de minste bedriftene kan ha tilgang til tredjeparts betalingsbehandlingsfiler og transaksjonslister opprettet av eksterne nettjenester.
Beskytt proprietære datakilder
Fordi alle proprietære datakilder potensielt har enorm verdi, ønsker du selvfølgelig å beskytte ressursen nøye.
Nå betyr dette selvfølgelig at du vil trygt lagre og regelmessig sikkerhetskopiere dataene, men det er ikke alt. Beskyttelse av proprietære data betyr at du vil sørge for at dataene forblir proprietære og (kanskje enda mer) at all innsikt i dataene forblir intern. Noe å tenke på. . .