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大数据云存储_租软件企业的认定-用_大数据调研报告

时间:2021-04-07 16:02编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 网络与CDN >

大数据云存储_租用_大数据调研报告

数据解决问题很有吸引力,因为它很有效。它建立在可衡量的成功标准之上,建站服务,这有助于猜测该走哪条路。那么为什么不是每个公司的每个人都在用数据来做决定呢?好吧,培养一种以数据为基础的文化并不是那么容易的。当问题出现时,大数据实战,制定解决方案比简单地看一些数字要多得多。要解决数据问题,您需要重新定义决策方式。如果你是一家公司或项目的掌舵人,大数据汇总,正如Facebook第一成长团队的负责人Chamath Palihapitiya所说,你需要"有一个愿景,并……打造好的产品,努力实现核心产品价值。这需要自负,这意味着你必须对短期内得不到回报感到舒服。"如果你想让这种心态渗透到你的公司,你就需要有一个全面整合的数据文化。以下是实现这一转变的第一步。1设置数据管道你需要做的第一件事就是收集用户的反馈。仅仅询问他们中的一些人是怎么想的,或者在咖啡店看到有人使用你的应用是不够的。你需要一个系统的过程,一个可以让你收集定性和定量数据的过程。这就是你开始弄清你真正的问题所在的方法。对于定性数据,您需要齐心协力从用户那里获得反馈。调查你的客户。无论是通过电子邮件还是在你的网站上,询问使用你产品的人他们的想法,并给他们一个提供反馈的机会。强迫他们分配一个分数,这样你就可以在这个过程中收集硬数据。创建用户测试程序。如果你想知道人们如何使用你的产品,为什么不观察他们实际使用你的产品呢?虽然协调起来需要一些努力,但是一个设计良好的用户测试程序会给你很多工作。和你的销售和客户服务团队谈谈。当人们与客户沟通时,他们会了解到人们是如何使用你的产品的,他们的痛点是什么。确保有一个系统的方法来让这个反馈已录制。用于定量数据,你需要找出一个系统,让你所有的数据组织和访问。一个Excel文件在接缝处爆裂不是观察数据的好方法。您需要:自动化,以最小的努力定期收集您需要的东西集中化,将您的数据放在一个地方,以便以协调的方式使用易读性,所以你可以看到你的数据中发生了什么,而不需要长时间的擦洗或可视化过程这张来自Tomasz Tunguz的图片展示了你的定量数据是如何自动组合在一起的。当事件实时发生时,人工智能本科,数据库或软件会记录这些事件。然后你可以通过观察这些事件来了解你在做什么,或者你是如何解决问题的。2围绕可实现的目标构建brianbalfour,Reforge的现任首席执行官,Hubspot的前增长副总裁,使用一个称为OKRs的框架来设定目标。这就是目标和关键成果,而这个框架是由英特尔创建并被许多高增长公司采用的。你的目标就是你的首要目标——比如说,提高网站的转化率。你的关键结果是你想要达到的分数来支持你的目标。你应该做一个可管理的KR(~90%可行),一个困难的KR(~50%可行),以及一个"如果我们成功了,我们将庆祝一次拉斯维加斯之旅"(约10%可行)。因此,为了提高转化率,可能会如下所示:可管理KR=将转化率提高50%困难的KR=将转化率提高2倍维加斯KR=将转化率提高10倍你的时间范围是30到90天。少于30,你没有设置足够高的标准(或者没有足够的时间来测量差异)。90多了你就吃得太多了咀嚼一次你已经建立了你的框架,淘客网店推广平台,想出了一些可行的方法来达到你的kr。这个框架鼓励进步,因为它是围绕着达成和奖励而构建的。当你的团队打到你的可管理的KR时,他们会得到心理上的动力,因为你的工作做得很好。但他们仍然有动力去争取那些难度更大的kr。三。利用你的整个团队创造这种普遍的、以数据为导向的思维方式的最重要步骤之一是创造一个环境,让每个人都能访问与其工作相关的数据,并鼓励每个人使用这些数据来做出决定。想一想公司是如何通过在Kaggle上发布对棘手的数据科学问题的答案进行众包的。当你有了数据可访问性的文化,你就释放了你公司内部同样的精神。这可能是一个艰难的转变,无论是在文化上还是在结构上,但重要的是每个人都能在你的产品上做出明智的决定。清除进入障碍。要认识到,如果你的数据在可读之前需要用编码和软件来操作,你就阻碍了那些可能有很好解决方案的人解决问题的能力。实际上,这会破坏公司范围内使用数据的文化。指定一个辅助点人员。你的数据是不会公开的。至少有一个人致力于为每个人简化数据访问。拥有你的分析。类似地,你需要一个从第一天起就拥有数据分析所有权的人。他们需要与数据的可访问性和足够的驱动力,深入到所有的分析可以想象到你的产品。需求数据。当您继续进行文化转换时,请确保数据成为操作的中心租户。当每个人的想法都需要向前发展时,或者当他们的想法出现问题的时候。做开关当您决定使用数据来解决问题时,您所做的决策将从那一刻起对您的业务带来好处,无论您的产品将带到哪里。尽管将您的公司转移到专注于数据驱动的解决方案上需要付出努力,但这种努力是值得的。采取多管齐下的方法来改变你的心态、你的过程和你的结构,让你自己走上数据驱动的成功之路。

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