为什么没有“小数据”大数据就毫无意义
在大数据的火热炒作中迅速追赶行业热潮是一件很容易的事。庞大的数据集、快速移动的分析、复杂多样的数据源，现在这些都十分火热，但是你要明白，如果没有小数据的支撑大数据是毫无意义的。
我所说的传统性能指标的小数据，是任何大数据项目成功的关键。
这些KPI是用以衡量一个公司是否成功。它们可能包括客户保持率、转化率、市场份额或其他几十个决定你的公司运营状况如何的指标。如果没有良好的关键绩效指标（KPI）就不可能有好的大数据计划。
数据本身几乎是毫无用处的。它只是一系列大量的无关联的数字。它的价值只有当它与关键绩效指标相结合，提供了能够改善决策和提高性能的洞察力时才能实现。关键绩效指标是绩效衡量的标准，如果没有它们，任何从大数据中收集到的东西都仅仅是没有行动力的知识。
例如，一家零售公司可以利用大数据的分析，根据客户的偏好、趋势和个性化需求制定优惠促销策略。但是，如果没有传统的关键绩效指标，如收入增长、利润率、客户满意度、客户忠诚度和市场占有率，公司将不能判断出促销策略是否有效果。
无意义的数据（来源：Shutterstock）
这些道理你听过太多次，但你到底用什么来测量增长？其实各种规模、各个领域的企业都是如此。如果没有合适的衡量增长的标准，你就不会知道你根据数据分析做出的决定和举措是否达到了预期的效果。
假想一下你正在开车。你的车配备了一系列的仪表板，用来显示关于你的旅程和车辆整体功能的KPI。但是，如果你专注于一个错误的KPI，你就可能会面临一场灾难。例如，如果你经过一个标志牌上面写着“100英里内最后的加油站”，而此时你关注的是你的速度表，而不是油表，那么你就有可能深陷困境。
同样的道理，企业需要确保他们对自己的大数据分析策略选配了合适的KPI。
如果呼叫中心希望提高客户满意度，他们可能会选择总通话时间KPI，或来电总数来进行衡量。但这些可能并不是衡量客户满意度正确的指标;仅仅因为一个客户迅速挂断了手机，并不意味着他们都对服务都很满意。
因此，把大数据主动链接到一个组织的主要战略措施上是非常重要的。如果你正在使用大数据来个性化你的营销，那么就应该转化为更高的点击率、转换率、最终客户的忠诚度和净利润率。
只有将大数据链接到小数据，才会带来公司所渴求的丰厚的利益。否则，它无法使任何衡量参数可行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
