如何&为什么要成为一家数据驱动的企业?

本文探讨了数据驱动决策的重要性,详述了四个关键步骤:获取数据、设置量化目标、数据共享和管理者引导。重点介绍了如何通过数据采集系统获取大规模数据,并强调了数据驱动企业文化建设的重要性。

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近几年关于数据的价值,不管是小企业还是大企业都尝到了“甜头”。数据,这涉及从公司内部和外部提取有用的信息。这些告诉我们的真正好处是,有了这些数据,您将能够做出数据驱动的决策——这应该比常规决策更好。虽然拥有更多证据(即数据)来支持您的业务决策的想法听起来不错,但是实际上需要弄清楚的是如何获取这些数据才更具挑战性。

 数据驱动意味着什么?

成为数据驱动型公司不仅仅是收集数据并偶尔看看数据。要真正实现数据驱动,企业需要通过分析相关数据并让数据得出的结论来推动公司的发展方向,从而做出每一个决策。

 为什么数据驱动很重要?

为什么数据驱动很重要?简单的答案是,基于证据做出的决策比基于可能有偏见的直觉、假设或感知的决策可靠得多。使用数据驱动的方法,您将能够识别随时间推移会出现的趋势,这些趋势可以为有效的实践提供信息,帮助您意识到问题,并提供创新的ideal或解决方案。麻省理工学院数字业务中心的一项研究发现,基于数据的决策驱动的组织的生产率提高了 14%,利润提高了 16%。

最直接的一点是数据还可以为员工提供一个很好的基准,将他们的行为与业务结果联系起来,这将揭示新的改进机会。然后绩效评估可以基于可衡量的成就,管理人员能够看到整个组织的表现以及组织的优势和劣势所在。

 数据驱动策略的 4 个步骤

1. 获取尽可能多的数据

做出数据驱动决策的第一步是拥有数据。对于数据量小的,可以人工收集即可。如果涉及到大规模的网络/系统数据时,您必须采用数据采集系统来进行完成。在《大数据:什么是Web数据采集?为何如此重要?一文中,详细的介绍了:

  • 什么是数据采集?
  • 数据采集有哪些特点?
  • 从网络上抓取的数据有哪些用处?

尤其是最后一点,可以进入文章中进行详细的了解,获取更多的 Web 数据采集在不同行业的用处。

2. 设定可衡量的目标

设定可衡量的目标,比如收入增加20%;比如数据驱动软件智能的详细功能;比如看板数据的展示等你等。迫使您分析未能实现目标的原因,证明哪里出了问题的方法就是查看数据。这应该可以帮助您开始了解哪些变量会影响您业务的哪些部分。你所做的一切都应该有一些可衡量的输出。这些“目标”不仅仅是高层次的,同时也是与数据带来的业务相关的每一个人。

3. 确保数据对所有人可用

收集并存储所有这些数据后,您需要确保组织中的每个人都可以使用这些数据。数据不应该只掌握在 IT 部门的数据工程师的手中。为了培养数据驱动的文化,每个部门都需要拥有他们做出与其相关的决策所需的数据的所有权。为了使这成为可能,培训员工具有更多的数据素养非常重要。

当然,为了支持向所有人提供的数据有用,那么企业团队中中应该有这样的一个支持数据驱动的决策制定者,并使用自上而下的授权和指导来推动文化转变。

4、重点事项——从管理者开始

成为数据驱动型企业的最佳方式就是将其列为优先事项,从高级管理者开始,企业中的每一个人都要接受数据驱动的方法,培养数据驱动决策的文化。

具有前瞻性的那些公司早已经将数据集成到数据运营中,他们将数据置于几乎所有重要决策的核心位置,使数据成为有价值的核心资产。他们允许对正在制定的业务决策提出质疑,甚至是异议,只要质疑是基于数据分析而来,这就是成为数据驱动型企业的意义所在。

赶快行动吧!迈出第一步——数据采集,获取尽可能多的数据!

Dyson 网络数据采集系统 用于多源数据采集,需要定制化开发并私有化部署的大规模网络数据采集系统。提供从数据采集,爬虫撰写,任务调度,数据清洗合并到数据存储一站式服务。

内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见算法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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