10 consejos para un mejor análisis de datos grandes

¿Quieres sacar el máximo provecho de su análisis de los datos de Excel? He aquí diez consejos rápidos para trabajar con eficacia y eficiencia con los grandes datos.

Tenga en cuenta su trabajo la búsqueda de un tesoro enterrado

Usted debe ver el análisis de datos como un proceso similar a la búsqueda de un tesoro enterrado.

En otras palabras, la minería de datos se parece a la minería de oro. Usted está golpeando su camino a través de los datos o tamizado a través de la granularidad en busca de pepitas valiosas. Este esfuerzo puede ser laborioso y tedioso.

Sin embargo, con persistencia y un poco de suerte, se debe a menudo (a menudo?) Podrá encontrar información valiosa sobre las oportunidades y amenazas que de otro modo podrían haber pasado por alto.

Usted quiere y necesita recordar eso.

Reunir más datos

Usted debe recoger más datos. . . y luego estar bien consigo almacenar y guardar los datos que recopilamos.

En otras palabras, hacer descartes no descuidadamente o descuidadamente perder o neciamente tirar los datos que ya recoger o tener. Esos datos podría ser invaluable. Y si hoy en día no tiene precio, ¿quién sabe? Puede ser que sea en algún momento en el futuro.

Enfrentarlo. El más rico es el conjunto de datos, mejores serán las posibilidades una idea fresca saltará a la vista.

Crear más datos

Trabajar para crear más datos.

Bueno, que tal vez suena tonto. Pero en algunos casos, los datos útiles pueden ser creados de forma muy económica.

He aquí un ejemplo sencillo: si usted tiene un negocio, preguntar a los clientes cómo llegaron a encontrarte. Vas a grandes ideas en sus esfuerzos de marketing como resultado.

Es probable que tenga otras formas interesantes para crear más datos.

Experimentos Regularmente ejecutar

Métodos de creación de datos, tales como la experimentación a través de pruebas y estudios piloto AB puede proveer económicamente datos de extraordinario valor.

Por ejemplo, el autor Timothy Ferris en su libro éxito de ventas, La semana laboral de cuatro horas, describe el uso de anuncios de pago por clic para evaluar la viabilidad del producto. Eso es una gran idea, y uno que probablemente en muchos casos los resultados en forma de conclusiones analíticas más precisas que un grupo de enfoque.

Ir grande (con sus conjuntos de datos y sus muestras)

Si usted aprendió acerca de las estadísticas en la era antes de los ordenadores y sus grandes conjuntos de datos fueron ampliamente disponible y fácil de usar, usted puede tener una tendencia a emitir juicios y decisiones basadas en pequeños conjuntos de datos.

Hoy en día, eso es realmente bastante inexcusable. Hoy en día, usted debe trabajar con grandes conjuntos de datos. Cuando sea posible, " lo grande " y el uso de conjuntos de datos y muestras grandes o más grandes.

No delegue el análisis de datos

Desde la perspectiva de muchos gerentes o dueños de negocios, que tienen algún joven interno conocedores de la tecnología puede parecer la mejor manera de conseguir un análisis muy buenos datos realizada.

Pero si hablas con la gente haciendo un montón de análisis de datos, usted es muy probable que escuchar que lo que realmente quiero hacer es asignar el más inteligente, el miembro del equipo más experimentado que pueda para trabajar en este proyecto. En otras palabras, la gente que realmente quiere hacer este trabajo son las personas que, probablemente, no tienen tiempo para hacerlo.

Tal vez, de hecho, sólo debe hacer el análisis de los datos usted mismo si usted es el gran Pooh-Bah.

Una vez más, pensar en este trabajo como algo similar a la minería para el tesoro enterrado. Los puntos de vista es posible descubrir podrían ser enormemente valiosa. Tan bueno como algunos dólar joven o joven cierva podrían ser, por maldito seguro no quiere que se pierda alguna oportunidad excepcional o una amenaza potencialmente catastrófica porque carecen de experiencia o aún no se han desarrollado plenamente las habilidades de pensamiento estratégico.

Perder el tiempo que vierte sobre los datos sin sentido

He aquí una idea tonta. Tal vez deberías ocasionalmente perder el tiempo que vierte sobre los datos aparentemente sin sentido: tabulaciones cruzadas de los recibos de venta con fecha y hora, datos de análisis de su sitio web, registros de transacciones de terceros, y así sucesivamente.

Nunca se sabe lo que encontrará. Y a veces las mejores ideas pueden venir de los lugares más sorprendentes.

Fuentes de datos internas de inventario

Un elemento de limpieza: Es posible que desee mantener un inventario de las fuentes de datos internas. Y la lista probablemente debería incluir algo más que el sistema de contabilidad y archivos de análisis de sus servidores web. Todo tipo de datos interesantes existe, cuando empiezas a pensar en ello. Y algunas de estas cosas se pierda o se olvidan si no tienes cuidado.

Construir una biblioteca de fuentes de datos en bruto externos

Un recordatorio rápido? Algunas de las fuentes de datos en bruto no son internos, pero externo. No se olvide de ellos.

Incluso las empresas más pequeñas pueden tener acceso a los archivos de procesamiento de pagos de terceros y las listas de transacciones creadas por los servicios web externos.

Proteger las fuentes de datos propietarias

Debido a que ninguna fuente de datos propietarios potencialmente tienen un enorme valor, por supuesto querer proteger cuidadosamente el activo.

Ahora, por supuesto, esto significa que usted desea almacenar con seguridad y copias de seguridad de los datos con regularidad, pero eso no es todo. La protección de sus datos privados significa que usted quiere asegurarse de que los datos Estancias propietario y (tal vez incluso más) que las ideas contenidas en los datos permanecen interna. Algo sobre lo que pensar. . .