Цитаты из книги «Big data простым языком»

существенно сами этапы получения данных и инсайтов: • Харвестинг данных (или сбор данных) • Использование гипотез при исследовании • Создание аналитических сервисов (продуктов на основании данных) • Модель управления данными (Governance) • Презентация полученных кейсов.

Если что-то доставляет больше радости или делает вас сильно несчастными, оно будет оценено совершенно иным образом, нежели логическая цепочка рассуждений». Значит, это нужно использовать!

Data Capture – создание или сбор значений данных, которые еще не существуют и никогда не существовали в компании. а. Data Acquisition – покупка данных, предложенных внешними компаниями; b. Data Entry – генерация данных ручным вводом, при помощи мобильных устройств или программного обеспечения; c. Signal Reception – получение данных с помощью телеметрии (интернет-вещей).

модель Малькольма Чисхолма[19] выделяет семь активных фаз взаимодействия с данными:

Поведение (Behaviour) – Необходимо думать широко при анализе поведения своих пользователей или клиентов. Это не просто данные, а поведение реальных людей. • Результаты (Outcomes) – Научитесь связывать поведение клиентов с ключевыми показателями или критическими факторами успеха организации. • Опыт (Experience) – Инсайты должны приходит через эксперименты, исследования, тестирование своих клиентов или поиск закономерности в их поведении. Этим необходимо постоянно заниматься.

Шаг #4. Проактивный инсайт (прогноз) важнее реактивной аналитики – Proactive insights rather than reactive

Шаг #3. Деперсонифицировать принимаемые решения – Depersonalise Decisions making

Вот так называемые Cultural Hacks или Лайфхаки. Шаг #1. Всегда переходите к Результатам – Go to the Outcomes

Data-driven организации – это такие компании, в которых все внутренние процессы и большинство решений вокруг них строятся исключительно на основании данных

Шаг #2. Отчетность – это еще не Аналитика – Reporting is not Analysis