大數據分析：最難的不是分析，而是大數據

每一個企業需要將他們的基礎數據進行分析和甄別，在此基礎上，對數據進行不同層次和結構的分類。原因如下:

數據深度融入在商業的各個環節

現代企業逐漸意識到，紛繁復雜的數據固然重要，而這些數據是否真的被企業職工運用，并對其工作產生了相關性的影響，才是企業領導所看重的。不同的層級崗位和職位角色都需要做出正確的決策，而良好的決策必須是基于用戶數據所提出的。因此，不僅僅是數據科學團隊，從產品部門到客戶服務部門，再到銷售等各個部門都應該獲得這些數據資源和信息。

在現代企業中，對數據的處理還僅僅是在每個月的全體會議上查看各項指標還遠遠不夠。組織必須要將數據驅動納入到決策制定中。以現代營銷團隊為例。營銷人員有大量的豐富的數據可供他們自由支配，尤其是在智能手機，平板電腦，社交媒體平臺爆炸式普及的今天，這樣，一個品牌可以遠距離地與觀眾互動，并了解顧客的相關信息。如果所有的這些數據被收集到一個中心位置，進行數據分析，那么對客戶的長期行為分析并進行消費預判則成為了可能。同樣地，根據這樣的方法，其他部門，如銷售、產品和客戶服務部門也能獲得前所未有的數據量。

零碎數據共同形成宏觀趨勢判斷

如今，數據在各個行業和企業扮演著越來越重要的角色，企業應該將數據視為機會。每個數據集——CRM、CMS、ERP、營銷軟件，都包含大量信息和基礎數據?，F在或許看起來很微小，可是對數據深入的挖掘和分析將會給企業帶來巨大的財富。而在現實生活當中，由于不可能預先知道哪些數據很重要，所以企業需要收集盡可能多的數據，這樣即使市場環境發生大的改變，企業也能夠做出合理的預判和盡可能貼近市場的決策。

基礎數據和數據分析同樣重要

數據質量是重中之重，傾斜的數據會導致錯誤的結果。如果你的判斷來源于不完整的數據基礎，你的決策便會產生一定的偏差甚至產生錯誤，而這最終將會侵蝕在數據驅動文化背景下人們對數據分析的信心。因此，簡潔、完整和正確的數據是有效決策產生的必要前提。

2016年美國總統大選的預測分析，很好地證明了數據質量的重要性。在當時的預測中，大多數數據是基于州級和國家級的電話投票進行的。但是電話調查中很容易出現無人接聽的現象，而各州無人接聽的占比率也存在著很大的區別，這會很大程度上影響選舉團的預測（選舉團制度是美國特有的一種選舉方式， 選民在大選日投票時，不僅要在總統候選人當中選擇，而且要選出代表50個州和華盛頓特區的538名選舉人，以組成選舉團。當選的選舉人必須宣誓在選舉團投票時把票投給在該州獲勝的候選人。美國總統由選舉團選舉產生，并非由選民直接選舉產生，獲得半數以上選舉人票者當選總統），結果就是，傾斜的數據產生錯誤的預測。

如今，機器學習已經受到了大量的炒作。而機器依據大數據分析出來的預判，是否真的能符合事實情況，很大程度上決定于是否擁有堅實的數據基礎：一個將數據驅動納入到組織文化的企業，采集到的簡介、完整和正確的數據?！睌祿寗印币辉~已存在多年，但在今天快節奏和迅猛發展的數字經濟中，它將成為當代企業的文化使命。