大数据使用和背景的重要性

数据的作用是让企业领导人能够基于事实、趋势和独特的统计数据做出决策——这种方法被称为DDDM，或数据驱动决策。但是有了这么多的数据，公司必须过滤所有的噪音，得到真正对业务增长有用的信息。它就像一个拼图:将不同的碎片聚集在一起，创造出一个完整的客户视图。

为什么了解和分析数据很重要？

在250亿亿年每天都有字节的数据被创建。在当今竞争激烈的环境中，数据是增长的燃料。收集并分析大量数据已经成为企业跟踪发展和制定增长战略的重要组成部分。一旦理解了业务中的数据分析，就可以基于生成的数据分析特定事件。数据的力量可以为业务发展打开新的可能性，例如:

• 了解你的目标客户。没有什么数据分析比检查你的产品或业务在市场上的表现更好了。通过将数据拼凑在一起，你将过滤掉你的目标用户，并清楚地了解你最需要关注的用户群体。

• 更有效的目标和预算规划。使用数据分析将允许品牌看看潜在客户谐振的营销行为。这种改进将通过切割无效的广告行动和渠道来优化预算。

• 清楚地了解趋势。通过分析具体的数据元素，品牌将获得未来趋势的大致轮廓，并将能够以最好的方式改进其产品或服务，从而处于市场的顶端。它允许在走向未来时塑造方向，并与客户保持相关性。
• 防止损失。业务中的每个小问题都可能导致大量损失。并通过查找实时分析洞察力，品牌将理解可以改进，以维持公司的稳定流动，防止任何可能的损坏。

准备好，数据集，去！

是的，这是最近宣布的菲弗的新口号新垂直专注于数据。新垂直主要集中在中小企业作为研究对象揭示了67％的小企业每年花费超过10K美元的数据分析。该平台宣布“数据和分析的使用不再限于具有深口袋的大公司。这是普遍的“。工作合作平台推出了各种新类别，有才华横溢的自由职业者等待完成工作：

• 数据库
• 数据处理
• 分析
• 数据可视化
• 数据科学服务
• 数据输入

Fiverr在与数据服务相关的九年内的第一个新的垂直的事实表明了了解的重要性和增加对数据的依赖。更多企业正在跟踪和分析数据并优化其工作负载。

AI-powered分析

DeepMind首席执行官戴米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)将人工智能称为“使机器智能化的科学”。从手机的面部识别技术到亚马逊的产品推荐，人工智能工具无处不在。在收集和分析数据时，这种独特的技术组合可以派上用场。有三种类型的分析，其中人工智能发挥了作用:

• 预测分析正在使用历史数据来预测未来。机器学习AI收集并分析数据，然后对可能结果进行假设。

• 规定性分析就像医生，但是用数据。AI不仅在分析时预测;它还提供了建议。规定的分析可以展示客户的偏好，产品开发和有效的营销渠道，并根据他们的互动，推荐在最佳结果下应采取哪些行动。
• 描述性分析是AI力量具有最可忽视的影响的分析类型。它调查不同的渠道，收集数据并统一它在一个地方易于观察。然而，这无疑是有用的，可以节省大量时间。

通过使用人工智能供电的分析，您将能够增加收入并降低成本最低，因为您看到最适合您的业务。

将数据恢复到上下文中

在我们的指尖中具有如此多的数据，重要的是要记住，数字背后有故事和真实的人。我们都知道，在某些情况下，人们可以复杂或不可预测。

在她的谈话，Giorgia Lupi轮廓刚刚分析数据成功的数据是不够的。必须有一个正确的背景混合来代表数字背后的现实。和没有上下文，数据可能会失去该点。

建立和理解数据的上下文可能是数据分析中最具挑战性的方面之一。那么上下文在数据中扮演什么角色，它如何有利于业务?

• 它让分析师站在消费者的角度思考问题。在提出产品或运行营销活动时，品牌通常就像他们知道他们的客户可能想要的东西一样。但是，有时它会彻底不同。分析数据并将公平的上下文划分将增加业务的机会，以了解客户并满足其需求。
• 消除假设关于你的客户。通过数据浏览并使客户行为的假设可能是有风险的。只需查看数字即可，您只需将客户视为铅即可。并通过将上下文注入数据中，您将清楚地查看特定业务前沿如何从客户的角度表现。

使用工具收集和分析数据

平均而言，营销人员花在了周围16.一周时间做例行任务。3.5小时花在收集和分析数据上。并最大限度地减少数据上的工作负载从未如此简单的工具更容易。

在whatabraph.在美国，我们非常熟悉如何在数据收集和报告上节省时间。毕竟，这是我们的生计。虽然我们不是唯一一家提供此类服务的公司，但我们肯定会努力用我们专门的数据工具来节省业内大部分时间。这是一个为营销人员在几分钟内快速构建可视化报告而创建的平台。

底线

数据可以在多个业务方面提供帮助，并成为许多品牌真正的游戏规则改变者。然而，为了得到最好的结果，企业必须提高数据的质量并有效地使用它。在技术领域，有很多工具可以简化数据分析师的工作。掌握数据并在分析中插入适量的背景信息是引领公司走向成功的一条高速公路。