“数据杂想：数据不是万能的”

所有大数据时代的梦想，都是通过数据，我们总结规律，挖掘价值，甚至为业务指明方向，我们可以为企业的所有者、决策者、执行者使用，我们觉得是他们的重要部分，也是最重要的部分 但是，在所有美好的想法之后，我发现数据不是万能的。 数据万能的想法和数据一事无成的想法一样无知。

问题1 :我们接触到的数据是与企业核心业务指标的相关性太小

虽然我们的数据观察者经常围绕着自己的数据转，但很少有人会想到自己的数据距离企业的核心有多远。 例如，如果进行网站分解，网站分解对企业有多重要？ 营销分解、顾客体验分解可能是网站分解的支持对象。 没错，如果你的企业是营销企业，网站的拆解几乎是网站前端运营的全部。 (观察是前端运营，也就是业务部分，不包括企业功能部分) )。 如果你的企业是电子商务企业，网站的拆除有多重要？ 距离电子商务的核心利润和销售额有多远？ 如果站点解体无法与企业的核心业务相联系，那么站点解体的最终价值有多少？ 也许只是为一个部门或几个部门服务，但他们可能永远不知道上司在意的收入和利润。

问题2 :我们不知道数据到达你手里之前发生了什么

在你接触数据之前，数据至少要经过数据收集、数据存储、数据提取三个部分，很多大企业的数据存储分为主要的生产环境数据，从库或附属库数据，再经过各种加工后再到其他库 在数据的提取中，不同的人对数据的收集和保存规则的理解不同，提取的数据结果自然不同，在相同的诉求下，两个个体的提取结果很可能不同。 面对这种情况，数据观察者们探索的结果，可信度有多高？

问题3 :数据的科学性和业务要求的紧迫性总是存在矛盾

一般我们在得出数据结论之前会要求一定的数据样本量，但是大多数情况下业务的时间诉求很急。 对比ued进行页面产品的功能体验，假设业务操作规则每月改版一次，在网站流量少的情况下，你的数据样本量和数据的严密性问题和业务时间性要求问题如何协调？ 再举一个常见的例子，户外广告投放一般只需要购买几天的排行榜，特别是某些特定的广告资源在特定的时间上线。 业务运营花费的时间短，数据如何在业务实践中发挥价值，但不严密性呢？

4 )数据一般只反映结果，但无法知道其理由

现阶段大多数情况下，数据都会事后分解，但事后分解后，就知道结果了。 原因是什么？ 拆除一圈后，会不会出现滑稽的转折点？ 例如，常说的例子是，我们在拆除顾客的合理率时，经过了很多调查和拆除，但最终在物流管理者的一句话解开谜团的那天，我们的a快递员请假了，所以商品没有送到。

问题5 :数据有角度，决定了解读的方向

在某个中心或部门下进行企业整体的数据观察时，如何分解和解读数据的结果？ 首先自然拥有保护意识不是我们的问题，还是客观全面的判断？ 我们不能知道数据解读的出发点。 唯一知道的是从数据观察者的角度进行决策解读。 如果某分析师有某种方向性的见解，那见解一定会出现在他的解读结果中。 这样的解读是对的还是错的，甚至是毁灭性的处理，很难想象。

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