我们需要更多: 大数据还是快速数据？

最近大量的文章和报告促使我们相信，“大数据” 充满了解锁的答案，但真正的力量在于找到能够解释数据并创建一个流程的人，以将实际数量的数据转化为可行的业务方向。

大数据是什么样子的？

让我们从这个问题开始: 大数据看起来像什么？许多人将大数据视为世界上最大的Excel电子表格，无限的行和列由难以置信的大数字组成。在某些情况下，这是真的。数据可以很好地保存并以数字形式组织。

但是大量的大数据没有组织，看起来更像这样:

作为一个人 (尤其是在20世纪90年代初看电视的人)，这条短信可以立即被理解，并且非常有趣: 实际上，这是BelAir的新鲜王子主题曲的表情符号-SMS混合形式。

当然，对于计算机来说，这些信息更难掌握。计算机准确地识别出人类经常无法获得的具有统计意义的复杂模式。但是计算机通常无法理解隐含的细微差别，无法注意到来自不同来源的模式，并立即识别出如上图所示的定义世代的歌曲。相比之下，人类在好奇，提问和结合看似无关的数据以揭示大图见的艺术方面要好得多。我们也擅长理解语言中的隐藏信息。

这就是为什么大数据的真正价值往往在于人类的解释和分析，而不是记录的历史、数据和计算机的浩瀚。

作为一个社会，我们已经将大数据 (资本B，资本D) 推上了宝座。但是，如果企业想从中获利，则不应再投资1 tb的数据。他们应该投资于数据分析师。

什么是数据分析师？

数据分析师是将大数据处理成具有可操作性的见解的人。通常，他们是计算机-科学家-统计学家或计算机-科学家-数学家的混合体; 他们了解挖掘数据的技术环境，但也可以将该数据库带到实验室以查看其中包含哪些秘密。

最重要的是，数据分析师利用数据的力量来指导战略问题，以解决复杂的问题，例如:

我的公司在地理上扩张的下一个最佳地点是哪里？

我们的视频广告系列在14至18岁的人口与35至45岁的人口中的共鸣程度如何？

这些专家能够在复杂的，通常是多变量的问题上看到统计相关性，这使得他们的工作对商人来说和对经济学家的美元价值一样重要。数据分析师给原本毫无意义的信息带来意义，就像美元的价值给货币带来意义一样。

大数据不如快速数据有用

然而，一些数据分析师表示，解码大数据神话并不是分析中最重要的部分。是的，“大数据” 是一个流行语，我们都对此感到困惑。但是，实际上，它可能是如此复杂，以至于仅靠挖掘就无法为企业提供可行的建议。Kapost市场分析总监Trae Wallace说，更重要的是研究可重复的见解和对具有更快及时性的较小数据集的分析。

“不是大数据，而是快速数据，” 华莱士说。

“快速数据” 是为企业提供实时建议或数字反馈的数据，这些数据可能会实际影响企业的底线。这意味着这样的事情:

运行付费广告转化报告

衡量销售代表需要进行多少次接触才能在活跃的销售周期中吸引潜在客户

确定什么消息传递有助于提高销售周期速度

彼得·泰尔 (peter Thiel) 在他的《零对一》一书中说: “我们让自己被大数据迷住了，只是因为我们对技术进行了异国情调。”关于创业的笔记，或者如何建立未来。但是我们不必被大数据所吸引。我们可以通过多种方式筛选这些信息，并影响我们的业务决策，以取得良好的结果。具体来说，企业将通过首先聘用数据分析师，然后专注于更小、更具可操作性的数据，从数据中获得更多优势。

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