最近福布斯阐明了一些误解,继续困扰大数据分析空间。阅读这些神话的更多信息以及为什么公司了解它们是重要的。

  1. 数据分析会自动导致新发现。当然,数据分析使公司能够发现关键信息并因此做出更好的决定。然而,必须消除以某种方式自动或瞬间的概念,因为它导致不切实际的期望,特别是来自知识工作者或其他非技术用户。
  2. 数据分析太贵了。这种神话非常不幸,因为它可以防止无数公司成功地利用分析。
  3. 数据分析过于时间 - 密集。如果分析倡议正在分娩时间和资源,则可能是由于解决方案不相容。公司而不是写下技术,公司应该寻找可能帮助他们更有效地实现他们的数据分析目标的其他工具。
  4. 您需要成为派生价值的分析师。公民数据科学家运动,我们已经详细讨论之前在创新的顶点之前下载188金宝搏软件,强调任何人都可以从分析中获得可操作的见解。
  5. 所有企业均由数据驱动。“Data-Drive”是一个流行的流行语,但数据只有在您的业务和服务有意义时才相关。
  6. 没有理由跟踪反弹率。忽略反弹率是一个错误。反弹率可以在SEO和用户如何感知业务中发挥重要作用,并且还可以帮助公司识别导致人们离开该网站的错误。
  7. 机器制定的决策消除了偏见。这是一个很大的人。人工智能(AI)算法和其他技术并不偏见;事实上,他们经常加强已经存在于社会中的偏见。整个行业必须决定如何解决这一重要问题,但直到它得到解决,这对这个神话被剥夺了这一问题。
  8. 数据分析导致失效。通过其与AI的关系,数据分析通常与作业损失不公平相关,但相反是真实的。
  9. 你收集的数据越多,越好。分析的真正好处是将信号与噪声分开,这可能困难丰富的信息。公司而不是收集所有可用信息,而是应专注于质量超过数量,并优先考虑对业务最重要的数据。
  10. 分析可以推动您的业务。数据分析为您提供见解,但公司必须将这些洞察力集成到业务流程和解决方案中,以便创建附加值,然后又使其能够达到其全部潜力。

有关将这些数据分析分析的重要性,但Myths Reading of to福布斯

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