10 Astuces pour une meilleure analyse des Big Data - les nuls

Vous voulez tirer le meilleur parti de votre analyse de données Excel? Voici dix conseils rapides pour travailler efficacement et efficacement avec les données volumineuses.

Considérez votre travail comme une recherche de trésors enfouis

Vous devriez voir l'analyse des données comme un processus similaire à la recherche de trésors enfouis.

En d'autres termes, l'exploration de données ressemble à l'extraction de l'or. Vous vous frayez un chemin à travers les données ou en passant au crible la granularité à la recherche de pépites précieuses. Cet effort peut être laborieux et fastidieux.

Cependant, avec de la persévérance et un peu de chance, vous devriez souvent (souvent?) Être en mesure de trouver des informations précieuses sur les opportunités et les menaces que vous auriez pu manquer.

Vous voulez et devez vous en souvenir.

Collecter plus de données

Vous devez collecter plus de données … et conserver les données que vous collectez.

En d'autres termes, ne vous défaussez pas négligemment ou perdez négligemment ou bêtement les données que nous avons déjà collectées ou possédons. Ces données pourraient être inestimables. Et si ce n'est pas inestimable aujourd'hui, qui sait? Ce pourrait être à un moment donné dans le futur.

Affrontez-le. Plus l'ensemble de données est riche, plus il y a de chances que des idées fraîches vous sautent aux yeux.

Créer plus de données

Travaillez pour créer plus de données.

D'accord, ça peut paraître idiot. Mais dans certains cas, des données utiles peuvent être créées très économiquement.

Voici un exemple simple: Si vous exploitez une entreprise, demandez aux clients comment ils sont venus vous trouver. Vous aurez ainsi un bon aperçu de vos efforts de marketing.

Vous avez probablement d'autres façons intéressantes de créer plus de données.

Expérimenter régulièrement

Des méthodes de création de données telles que l'expérimentation par le biais de tests AB et d'études pilotes peuvent fournir économiquement des données d'une valeur extraordinaire.

Par exemple, l'auteur Timothy Ferris, dans son livre à succès, La semaine de travail de quatre heures , décrit l'utilisation du paiement par clic pour évaluer la faisabilité du produit. C'est une excellente idée, et qui, dans de nombreux cas, aboutit à des conclusions analytiques plus précises qu'un groupe de discussion.

Go big (avec vos jeux de données et vos échantillons)

Si vous avez découvert les statistiques à l'ère des ordinateurs et que leurs grands ensembles de données étaient largement disponibles et faciles à utiliser, vous pourriez avoir tendance à faire des jugements et des décisions sur la base de petits jeux de données.

Aujourd'hui, c'est vraiment inexcusable. De nos jours, vous devriez travailler avec d'énormes ensembles de données. Dans la mesure du possible, «faites de gros efforts» et utilisez des jeux de données ou des échantillons volumineux ou plus volumineux.

Ne pas déléguer l'analyse de données

Du point de vue de nombreux gestionnaires ou propriétaires d'entreprise, il peut sembler judicieux d'avoir de jeunes stagiaires technophiles pour obtenir une très bonne analyse des données.

Mais si vous parlez aux gens qui font beaucoup d'analyses de données, vous avez très probablement entendu dire que ce que vous voulez vraiment faire, c'est d'affecter le plus intelligent et le plus expérimenté membre de votre équipe à ce projet. En d'autres termes, les gens que vous voulez vraiment faire ce travail sont ceux qui n'ont probablement pas le temps de le faire.

Peut-être, en fait, vous devriez faire l'analyse des données vous-même si vous êtes le grand Ourson-Bah.

Encore une fois, pensez à ce travail comme à l'exploitation minière pour un trésor enfoui. Les idées que vous pourriez découvrir pourraient être extrêmement utiles. Aussi bien qu'un jeune mâle ou une jeune fille pourrait être, vous ne voulez certainement pas qu'ils manquent une occasion exceptionnelle ou une menace potentiellement catastrophique parce qu'ils manquent d'expérience ou n'ont pas encore développé des compétences de réflexion stratégique.

Perdre du temps sur des données insignifiantes

Voici une idée idiote. Peut-être que vous devriez parfois perdre du temps à verser des données apparemment insignifiantes: des tabulations croisées des reçus de ventes horodatés, des données analytiques de votre site Web, des journaux de transactions de tiers, et ainsi de suite.

Vous ne savez jamais ce que vous trouverez. Et parfois, les meilleures idées peuvent provenir des endroits les plus surprenants.

Sources de données internes de l'inventaire

Élément de gestion interne: vous souhaitez probablement conserver un inventaire des sources de données internes. Et la liste devrait probablement inclure plus que le système de comptabilité et les fichiers d'analyse de vos serveurs Web. Toutes sortes de données intéressantes existent, quand vous commencez à y penser. Et certaines de ces choses seront perdues ou oubliées si vous ne faites pas attention.

Construire une bibliothèque de sources de données brutes externes

Un rappel rapide? Certaines de vos sources de données brutes ne sont pas internes mais externes. Ne pas oublier ceux-là.

Même les plus petites entreprises peuvent avoir accès à des fichiers de traitement de paiements tiers et à des listes de transactions créées par des services Web externes.

Protéger les sources de données propriétaires

Toutes les sources de données propriétaires ayant potentiellement une valeur énorme, vous devez bien sûr protéger soigneusement l'élément.

Maintenant, bien sûr, cela signifie que vous voulez stocker en toute sécurité et sauvegarder régulièrement les données, mais ce n'est pas tout. La protection de vos données propriétaires signifie que vous voulez vous assurer que les données restent propriétaires et (peut-être même plus) que les informations contenues dans les données restent internes. Quelque chose à penser …