再牛的分析技术，也带不动「垃圾数据」这个猪队友

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从先进的BI工具到机器学习和人工智能，现代企业有更多的方法和工具来处理数据，无论煎炸煮炖，清蒸红烧，都能做出一桌好菜。随着数据科学家和商业领袖给这些新技术扣上了一顶很高的帽子，人们往往过于追求技术，而忽视最重要的因素：数据本身。如果没有高质量的数据为提供支持，再花哨的可视化和预测分析也是鸡肋，食之无味。

每一个数据项目都需要通过对业务的理解来收集和构建其基础数据，这也是为什么数据必须在开展业务的每个环节中扎根的原因。

在业务初期，公司不仅要了解数据的复杂性，还要深入了解数据之间的关系。公司的每个业务层面所做出的决策都关乎公司的发展，而最好的决策就是利用用户数据来决策。因此，每个部门(不仅仅是数据团队)都应该有权限访问这些数据。

除了赋予各部门访问数据的权限之外，企业还应该动员所有成员收集对公司业务有用数据，将数据驱动落实到每个人。以现代营销团队为例，如今的营销人员拥有丰富的数据来源，特别是随着智能手机和社交媒体平台和数字接触点的爆炸式增长，企业可以通过这些渠道与客户进行互动。如果所有这些数据都被收集到一个集中的位置进行存储和利用，那么涉及销售、产品和客户的部门也可以获得前所未有的数据量，那么这些数据将为企业了解客户长期行为开启一扇新的大门。

再小的数据也有大用

随着数据在每个部门和层面上发挥更大的作用，企业必须把其所有数据都视为机会。每个数据集，包括CRM、CMS、ERP、营销软件等，都包含许多可能的趋势。看起来不重要的数据可能会造成很大的影响。我们无法区分什么数据很重要，什么数据不重要，所以企业需要收集尽可能多的数据。

吃的是草挤的是奶?不存在的!

垃圾的数据会导致垃圾的结果，如果你的基础数据质量很差，根据这些数据做出的分析结果和决定就不太有可信度，长此以往将会削弱员工对数据驱动型文化的信心。有序、完整和正确的数据对于得出可落地的见解是十分必要的。

目前大数据大受追捧，因此，有充分的理由相信它的发展前景。但是，除非有强大的基础数据，否则再花哨的数据技术也无法达到理想的结果。

“数据驱动”一词已经存在多年，但目前依然有很多公司并非以数据驱动自己的业务。在当今快节奏和日益增长的数字化经济中，它将成为全球各大公司的文化使命，谁拥有最好的数据，谁就占有最大的优势