10 Suggerimenti per una migliore analisi dei Big Data - dummies

Vuoi ottenere il massimo dalla tua analisi dei dati di Excel? Ecco dieci suggerimenti rapidi per lavorare in modo efficace ed efficiente con i big data.

Considera il tuo lavoro una ricerca di tesori nascosti

Dovresti visualizzare l'analisi dei dati come un processo simile alla ricerca di un tesoro nascosto.

In altre parole, il data mining assomiglia all'estrazione dell'oro. Ti stai facendo strada tra i dati o setacciare la granularità alla ricerca di preziose pepite. Questo sforzo può essere faticoso e noioso.

Tuttavia, con persistenza e un po 'di fortuna, dovresti spesso (spesso?) Essere in grado di trovare informazioni preziose su opportunità e minacce che altrimenti potresti aver perso.

Vuoi e devi ricordarlo.

Raccogli più dati

Dovresti raccogliere più dati … e quindi essere utile per archiviare e salvare i dati che raccogli.

Nelle parole di ordine, non scartare o perdere negligentemente o scioccamente buttare via i dati che già raccogliamo o abbiamo. Questi dati potrebbero essere inestimabili. E se oggi non è inestimabile, chi lo sa? Potrebbe essere ad un certo punto nel futuro.

Affrontalo. Più ricco è il set di dati, maggiori sono le probabilità che emergano alcune interessanti informazioni.

Crea più dati

Lavora per creare più dati.

Ok, forse suona stupido. Ma in alcuni casi, i dati utili possono essere creati in modo molto economico.

Ecco un semplice esempio: se gestisci un'impresa, chiedi ai clienti come sono venuti a trovarti. Di conseguenza, avrai grandi informazioni sui tuoi sforzi di marketing.

Probabilmente hai altri modi interessanti per creare più dati.

Eseguire regolarmente esperimenti

Metodi di creazione di dati come la sperimentazione tramite test AB e studi pilota possono fornire dati economici di valore straordinario.

Ad esempio, l'autore Timothy Ferris nel suo bestseller book, The Four Hour Workweek , descrive l'uso di pay-per-click s per valutare la fattibilità del prodotto. Questa è una grande idea, e probabilmente in molti casi si traduce in conclusioni analitiche più accurate di un focus group.

Vai alla grande (con i tuoi set di dati e i tuoi campioni)

Se hai imparato a conoscere le statistiche nell'era precedente i computer e i loro grandi set di dati erano ampiamente disponibili e facili da usare, potresti avere la tendenza a esprimere giudizi e decisioni sulla base di piccoli set di dati.

Oggi è davvero imperdonabile. Al giorno d'oggi, dovresti lavorare con enormi set di dati. Quando possibile, "vai alla grande" e utilizza set di dati e campioni grandi o più grandi.

Non delegare l'analisi dei dati

Dal punto di vista di molti manager o titolari di aziende, avere un giovane stagista esperto di tecnologia potrebbe sembrare l'approccio migliore per ottenere una buona analisi dei dati eseguita.

Ma se parli con le persone che fanno molte analisi dei dati, è molto probabile che tu senta che quello che vuoi veramente sia assegnare al membro del team più intelligente e più esperto che puoi lavorare su questo progetto. In altre parole, le persone che vuoi veramente fare questo lavoro sono le persone che probabilmente non hanno il tempo di farlo.

Forse, in effetti, dovresti fare da solo l'analisi dei dati se sei il grande Pooh-Bah.

Ancora una volta, pensa a questo lavoro simile al mining per il tesoro sepolto. Le informazioni che potresti scoprire potrebbero essere di enorme valore. Per quanto un giovane o giovane cervo potrebbe essere, per certo non vuoi che perdano qualche opportunità eccezionale o una minaccia potenzialmente catastrofica perché mancano di esperienza o non hanno ancora pienamente sviluppato le capacità di pensiero strategico.

Spreco di tempo che scorre su dati privi di significato

Ecco un'idea sciocca. Forse dovresti perdere tempo a versare dati apparentemente privi di significato: tabulazioni incrociate di ricevute di vendite con timestamp, dati di analisi dal tuo sito web, log di transazioni di terze parti e così via.

Non sai mai cosa troverai. E a volte le migliori intuizioni possono arrivare dai luoghi più sorprendenti.

Fonti di dati interne dello spazio pubblicitario

Un elemento di pulizia: è probabile che si desideri conservare un inventario delle origini dati interne. E l'elenco dovrebbe probabilmente includere più del semplice sistema di contabilità e dei file di analisi dei server web. Esistono tutti i tipi di dati interessanti, quando inizi a pensarci. E alcune di queste cose si perderanno o si dimenticheranno se non stai attento.

Crea una libreria di origini dati grezzi esterne

Un promemoria rapido? Alcune delle tue origini dati non sono interne ma esterne. Non dimenticarti di quelli.

Anche le aziende più piccole possono avere accesso a file di elaborazione dei pagamenti di terze parti e elenchi di transazioni creati da servizi Web esterni.

Proteggi fonti di dati proprietarie

Dal momento che qualsiasi fonte di dati proprietari potenzialmente ha un enorme valore, tu ovviamente vuoi proteggere attentamente la risorsa.

Ovviamente ciò significa che si desidera archiviare e eseguire regolarmente il backup dei dati, ma non è tutto. Proteggere i tuoi dati proprietari significa che vuoi assicurarti che i dati rimangano proprietari e (forse anche di più) che tutte le informazioni contenute nei dati rimangano interne. Qualcosa su cui pensare …