大数据并不总是意味着很大

http://bigdataanalyticsnews.com/big-data-doesnt-always-mean-big/

大数据并不总是意味着很大

随着技术的发展，现在的趋势是几乎每个公司都将大数据当作重点。

流行大数据指的是每次重大会议上都可以听到公司收集的大数据。

人们往往认为数据越大，业务越好。

这个想法在几乎每一个业务中被认为是真理。

现在，每个人都急于收集尽可能多的数据。

然而，这个标准并不总是如此。

拥有大量的数据并不能保证有更好的业务。

最重要的是收集正确的数据。

只要拥有大量数据可以使您的业务处于良好的位置，但也有可能会花费大量的时间来提取数据。

想象一下，你有几年累计下来的数据，你想要找到具体的数据来帮助一个具体的业务情况。

专家经需要历所几年才能找到您需要的这些数据。

这并不是说大数据不好。

每个公司都可以从大数据中获益更多的利益。

关键是要提供明确的指导。

这从第一天你开始收集数据开始。

用于收集数据的方法也很有很大的作用。

大数据最佳做法

许多公司专注于收集尽可能多的数据。

最终，问题从“我们如何收集更多数据”改为“我们对这些数据做什么？”

这是你想要避免的。

因为它不是关于堆积数据，而是收集在将来可以帮助你的事情。

收集无益的信息很容易，这可能会伤害公司。

由于您的专家团队必须在进行有意义的，基于政策的决策之前进行大量数据处理，有时候可能会对未来的政策决策产生不利的结论。

这对公司来说是灾难性的。用于做出决策的数据质量应该是高质量和准确的。

大数据可用于许多目的。

例如，这些数据可以用来指导未来的培训和发展，品味和偏好变化，价格变化，市场方式以及其他业务运作。

公司需要从大数据中明确定义你想要的内容。这意味着你应该知道你想在数据中找到什么类型的信息。

查找有用数据

当你清楚地定义数据搜索的目的时，你可以开始收集过程。

记住，关键是不要收集大量的数据，而是收集和存储有用的数据。

你收集的实际数量在技术上并不重要。

而不是收集所有公司数据，只寻求有用的数据。

这简化了你在收集信息时的工作。

让公司的每个部门收集自己的数据。

每个部门的经理都知道什么信息对他们有用。

所以，让他们收集他们自己的数据给那个具体的部门。

例如，让人力资源收集数据，以便将来进行培训和开发。

这个过程可以在IT部门自动化。

你可以制定专门的系统来收集一些数据，当你了解您的日常生活。

自动化此过程可确保数据在边界内收集并具体指导。

自动化过程不能错过任何应该存储的数据。

它还确保收集的数据是正确的，因为系统可以标记任何错误。

底线

大数据一词误导了许多人认为收集每个可用数据点很重要。

不要犯这个错误。

收集数据时发生的微小错误将转化为从该数据收集的不良信息。

从你的大数据收集不良信息后，公司可能处于危险之中。

这就是为什么在收集和挖掘数据时要小心。

让有经验的人做这项工作，因为一个简单的错误可能导致你的业务的灾难性决定。

关键是具有良好的准确数据。

它可以大或小，取决于你运行的业务类型。

随后，永远不要争取拥有最大的数据集，因为这可能只会为你的业务增加更多的问题。

数据挖掘可能是昂贵的，当数据过于全面的时候。

俗话说，垃圾进垃圾。

所有数据集旨在帮助澄清整个行业的状况和业务的具体情况。

不必要的数据收集只会导致更多的噪音和混乱，因为你尝试解析公司的下一步应该是什么。

希望现在，考虑到这个重要的概念，你将重新审视您目前的数据收集方法，看看他们对公司的测量是否有意义，或者你的数据收集是否只是增加了噪音。