大數(shù)據(jù)并不會(huì)給你帶來(lái)大麻煩，事實(shí)上，大數(shù)據(jù)能夠幫助你盡量減少業(yè)務(wù)問(wèn)題，還能幫助你作出戰(zhàn)略性決策。但如果不搞清楚對(duì)大數(shù)據(jù)的一些誤區(qū)，也可能會(huì)給你帶來(lái)不必要的麻煩。下面就讓我們來(lái)看看大家對(duì)大數(shù)據(jù)的5個(gè)誤區(qū)：

#誤區(qū)1：它是新的

作為一個(gè)企業(yè)用戶(hù)，你仍然面對(duì)著相同的問(wèn)題，有所改變的是你解決這些問(wèn)題的方式，現(xiàn)在這些問(wèn)題的解決辦法來(lái)自一個(gè)不太可能的來(lái)源：你的大數(shù)據(jù)。超過(guò)85%的企業(yè)正在執(zhí)行或者準(zhǔn)備執(zhí)行大數(shù)據(jù)計(jì)劃。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)用戶(hù)能夠訪(fǎng)問(wèn)更多數(shù)據(jù)、更多工具和資源，以更快更好的方式來(lái)幫助解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

#誤區(qū)2：它很復(fù)雜

如果將近90%的數(shù)據(jù)表格有錯(cuò)誤，那么，你簡(jiǎn)直在浪費(fèi)時(shí)間來(lái)處理這些過(guò)時(shí)的可能不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在市面上有很多直觀的BI平臺(tái)(例如GoodData)提供現(xiàn)成的解決方案來(lái)幫助處理數(shù)據(jù)。

這些系統(tǒng)在消除復(fù)雜性的同時(shí)，還能夠自動(dòng)化且靈活地滿(mǎn)足你特定的業(yè)務(wù)需求，而不需要人類(lèi)的干預(yù)和錯(cuò)誤。

#誤區(qū)3：它很昂貴

在營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化、CRM和社交媒體平臺(tái)中，你有大量數(shù)據(jù)需要追蹤，但其實(shí)你不必大費(fèi)周章來(lái)這樣做，因?yàn)樾碌拇髷?shù)據(jù)解決方案不僅價(jià)格更便宜，而且可以提供快速訪(fǎng)問(wèn)。不管你在企業(yè)處于什么職位，大數(shù)據(jù)解決方案都能夠幫助你發(fā)現(xiàn)問(wèn)題以及迅速解決問(wèn)題，節(jié)省時(shí)間和金錢(qián)。你的企業(yè)應(yīng)該部署這些系統(tǒng)，畢竟數(shù)據(jù)才是你最有價(jià)值的資產(chǎn)。

#誤區(qū)4：數(shù)據(jù)越多越好

你擁有的數(shù)據(jù)多少很重要，但數(shù)據(jù)類(lèi)型更加重要。使用KPI和追蹤指標(biāo)，你可以知道收集什么樣的數(shù)據(jù)，以及了解如何利用數(shù)據(jù)來(lái)作出明智的業(yè)務(wù)決策，從而獲得投資回報(bào)。

#誤區(qū)5：只有數(shù)字怪才才能挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值

挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值不再需數(shù)據(jù)專(zhuān)家或者分析師。任何人都可以使用儀表板通過(guò)點(diǎn)擊一個(gè)按鈕來(lái)獲得有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

你對(duì)你的大數(shù)據(jù)有多了解?現(xiàn)在是時(shí)候?qū)⒛愕拇罅繑?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值了。