大數據研究為什麼需要有效的方法

研究方法可以幫助大數據管理者收集更好、更智能的信息。利用大數據和分析的企業，特別是在研究方法的幫助下，發現他們的盈利能力和生產率比競爭對手高出五到六個百分點。

企業可能認為利用大數據能夠大幅提高效率，因此立即尋求採用大數據管理，但如果沒有適當的研究方法，大數據成功管理所需的時間和投資可能就不會有很好的回報。許多無法從大數據中獲得最大收益的公司，是因為他們缺乏關於大數據、分析和相關工具如何交互的計劃。

在創建大數據方法時，謹慎的業務團隊應該包括數據科學家，技術專家，工作人員和高級管理人員，這些角色結合他們的專業知識來制定一個全面的計劃。項目啟動和團隊選擇是研究方法成功的關鍵，因為它將影響企業必須做出的決定，以及這些決策如何影響最終目標，以實現更快的增長或更高的利潤率。

一個大數據方法應該處理的領域包括選擇理想的分析工具和模型，確定要集成哪些內部和外部數據，並制定一個適應數據流的目標組織結構。

匯總和整合數據

大數據可能是影響公司盈利或虧損的戰略決策的生命線。特別是在當今的數字時代，許多企業都迷失在大量的數據中，難以識別相關性。由於社交媒體平台的大量湧入，其數據量特別龐大，但這些數據為企業提供了對客戶數據和行為的洞察。

匯總數據和了解哪些數據是優先考慮的因素是建立方法學的一個重要方面，可能需要進一步投資新的數據功能。短期選擇包括將問題外包給數據專家，但這種方法可能是成本高昂的，對於一些企業來說可能感覺難以承受。而在內部，企業可以通過將交易與其他數據分開來努力整合分析報告。他們也可以嘗試實現數據治理，以避免在準確性和一般合規性方面的失誤。

利用分析模型和工具

雖然在構建一個方法時，數據的整合是至關重要的，但是如果沒有高級分析模型來幫助優化結果，並根據這些數據預測結果，那麼其整合就沒有多大的價值。還有一種方法需要確定模型如何創造商業價值，例如，關於客戶購買歷史的數據如何影響他們通過電子郵件收到的折扣類型。

此外，該方法應該利用分析模型來幫助解決有關數據存儲的優化問題。可以從有意義的數據中分離出多餘信息的模型可能會影響企業的底線，從而對生產力和結果產生巨大的影響。有助於將數據集成到日常流程和業務活動中的工具可以為許多功能提供一個易於理解的界面，從僱員計划到決策提供哪種類型的折扣。

行業會因核心領域的不同而有所不同。例如，一家運輸公司將比靜態店面更依賴GPS和天氣數據，而醫院則需要有關藥物功效的數據。無論如何，在分析大數據時，如何與日常和長期的生產力相互作用的數據應該是最重要的。

方法規劃的挑戰

一個有效的大數據研究方法將有助於解決企業面臨的一些常見規劃挑戰，特別是將投資重點與戰略相結合，重點放在速度與成本之間的平衡。

如果一種方法能夠檢測異常數據段，就可以幫助研究人員進行研究和提高總體效率，幫助提醒研究人員需要人工分析的領域，以及預先存在的機器學習和自動交易數據。大數據研究方法應該準備好識別異常，並制定計劃如何解決這些問題。

此外，涉及數據共享和有關人員數據的使用時，不負責任的大數據研究的方法可能會陷入法律和道德問題，特別是在社交網路地圖中。因此，其方法應該考慮效率和生產力，同時也要注意道德問題。

大數據研究的道德方法論，通過相關分析工具將數據組合併整合到有組織的系統中，可以為企業提高生產力和盈利能力。

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