要了解任何事情，你需要跟蹤它。這是因為你知道你在做什么——不管我們在討論銷售，物流，客戶服務或其他什么——了解，是能做的更好的***步。不幸的是，簡單的跟蹤數據不會讓你走的更遠。要讓它變的有價值，你必須從中得到有意義的啟示。

收集數據是很容易的，但是能夠切除噪聲和把最無關緊要的事情處理掉卻充滿了挑戰。這就是為什么，數據并沒有讓我們的生活更容易或者提高我們的生產力，很多情況下，數據實際上只是創造了更多的工作。

你知道我的意思，這段時間，我們比之前花了很多的時間和精力收集，分析，詮釋和解釋。事實上，與實際表達結果相比，員工把更多的精力投入到準備分析數據上。更糟糕的是，在某些情況下，組織者們正坐在大量數據的財富寶座下，這些數據本可以轉變成新的收入機會，但是他們沒有用它來做什么，因為他們根本就沒有時間和資源來使用它。

大數據被高估了?

在一個理想的世界里，大數據將會為我們所用。我們喜歡能夠很快獲得洞察力，促進新產品開發，為我們的客戶提供相關的信息，并最終做出更明智的業務決策。不幸的是，我們并不是生活在一個理解的世界中，大數據并不是總能被破解的。

你不相信我嗎?當談到大數據的時候，我并不是***一個這么建議的，我們看似盲目的樂觀可能是錯誤的。參考如下：

根據Garner最近的報告，60%的大數據項目將會無法通過試點和實驗，并且最終被拋棄。Gartner另外的研究表明，從大數據中詮釋價值是為了那些打算投資于它的人的***號挑戰。

Pneuron的CEO，(Pneuron是一個為組織提高系統開發和業務處理的平臺)，分享了在一個單一的價值被創造出來之前，70%的企業項目是用于識別，聚合，移動，存儲和優化數據。

這和其他研究表明，大數據并不是不好的事情。相反，如果你可以從中獲得有意義的見解，毫無疑問你會改進你的事業。訣竅是，你必須是聰明的。收集高質量的數據是非常重要的，公司贏得大數據的比賽，了解如何有效的利用它。大數據內在的危險在于，人們往往傾向于觀察那些實際并不存在的模式。

那么企業如何才能更好地利用他們的數據呢?他們如何利用數據來改善他們的業務，而不是陷入太多數據和太少時間的陷進里呢?

答案是，在你開始跟蹤和管理任何數據之前，你需要了解你想要試圖解決的業務挑戰。

這里有一個例子。

我最近與一家信用卡公司合作。因為他已經獲得了大量的數據——它收集和分析了關于商人活動的大量信息，包括何時，何地以及他們的客戶如何購買——它也是一個有效的數據公司。

該公司的挑戰是通過每月的商人月報以一種有意義的方式傳達所有的數據，從往期看，這些報告相當基本，只包含一些簡單的調查結果，例如，通過圖表形式傳達客戶的每月平均花費。因為報告是基于所有可用的數據，而不是一組見解深刻的觀點，它們非常一般，并沒有提供有意義的簡介。不出所料，讀者的報告利用率是相當低的。

更好，而不是更大

這個公司需要通過回答這些商人一些重要的問題，找到對他們的讀者來說最重要的數據。例如：

• 哪一類客戶在我的商店里花了最多的錢?
• 他們通常是什么時間購物?
• 在每天的這個時候，我還可以做一些什么樣的額外促銷去增加商店和客戶之間的關系?

通過這種方法，他們可以關注到最重要的數據上。不僅僅是給商家的報告有更多的洞察信息，也讓分析易于管理。

正確的應用大數據并不容易。很多公司沒有意識到數據本身并不是答案，因此，他們認為收集越多的數據越好。現實是你需要有選擇地使用數據。從商業挑戰和家里挑選信息，會給你最有價值的見解。幸運的是，雖然過多的數據已經成為一個問題，它也是克服那些困難的新技術的催化劑。類似于預測分析的技術，先進的自然語言生成和智能數據發現解決方案，可以幫助你從你的數據中實現真正的價值。這些數據并不僅僅是更大，而是更好。

作者：Stuart Frankel， Narrative Science的CEO