Los macrodatos proporcionan a los analistas una mejor base y el desarrollo de la tecnología informática también ha proporcionado a las personas herramientas de análisis más cómodas, pero ha llevado a que cada vez más procesos de análisis estén dominados por profesionales técnicos mecanizados a quienes les gusta viajar. Los genios técnicos en el océano de la programación son locos tecnológicos a quienes no les gustan los fuegos artificiales del mundo. La forma en que hablan de datos restringe seriamente el valor de uso de los resultados del análisis de datos. Por lo tanto, el éxito del análisis de big data no reside sólo en su aplicación, sino también en su valiosa aplicación, que probablemente conducirá a un fracaso total.
Para realizar un análisis de big data, debes hacer al menos lo siguiente:
1. Aunque te centras en la correlación, esta correlación también debe verificarse como causa y efecto hasta cierto punto. La correlación sin causa y efecto puede implicar el secreto del agujero negro en el universo, al menos no es de mucha utilidad para los humanos. ahora.
2. La tecnología de análisis avanzada y los programadores superiores son sólo herramientas y operadores en el análisis de datos. Sólo pueden servir como asistentes para la toma de decisiones. Un oficial de estado mayor no puede ser jefe. Un oficial de estado mayor que sólo puede escribir informes nunca puede ser jefe de personal. Estado Mayor, y mucho menos un jefe de Estado Mayor, ser el jefe de Estado Mayor que dirija la guerra.
3. Organizar comités de expertos en diversos campos para que los expertos en investigación de consumidores observen las conclusiones engañosas y luego realicen una exploración específica basada en los posibles aspectos destacados. Los informes sin objetivo o estandarizados solo son adecuados para la evaluación del desempeño.
4. Dejemos que los conceptos tradicionales de análisis de Internet de analizar el tráfico de la red, de dónde vienen los usuarios, qué páginas web les gusta leer, etc., se mantengan alejados del campo de la recomendación del consumidor. Es una pérdida de tiempo observar el comportamiento del consumidor utilizando el mismas rutinas que se utilizan para analizar las operaciones del sitio web Boca de caballo.
5. Olvídese de esa terminología avanzada y el umbral profesional utilizado para bloquear a los ricos que demandan empresas. El análisis de datos no es tan mágico, incluso si hay uno más grande.
6. Los datos también pueden decir mentiras. La creencia unilateral en los resultados de los datos es un completo dogmatismo. Cualquier conclusión aparentemente científica puede ser causada por su propio método de análisis.
7. Los macrodatos son, por supuesto, útiles, pero deben estar en manos de personas que sean útiles, que puedan utilizarlos y que no los utilicen indiscriminadamente.
8. Dejemos que las máquinas reemplacen al cerebro humano. Sólo los tontos piensan que las máquinas pueden reemplazar al cerebro humano son tontos, al menos en la etapa actual de la civilización humana.
9. Al hacer recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente, ¿sería mejor configurar algunos métodos de reconocimiento más y bloquear aquellos que sean particularmente poco confiables? Incluso si no puede brindar ayuda al cliente, no le cause problemas.
10. Para hacer un buen trabajo en big data, comience con datos pequeños. Aunque se puede decir que big data no es solo algo grande, cualquier cosa grande proviene de cosas pequeñas. Si no acumula flujos pequeños, puede hacerlo. No te conviertes en un gran océano. Si no acumulas pequeños pasos, no podrás viajar mil millas.
La importancia de los big data no solo radica en la gran cantidad de datos en sí, sino también en una serie de actividades de análisis basadas en ellos, generando así información valiosa, ayudándonos a obtener información sobre el pasado y predecir el futuro, y puede ayudar a las empresas. y organizaciones para comprender mejor el futuro y tomar decisiones más inteligentes en menos tiempo.