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大数据应用需要注意什么问题

From:    Click:25    Time:2020-09-07

随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代,它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式,而它对企业产生的影响也更为深远。

大数据应用需要注意哪些问题

一、从“没有问题”转为“探测问题”

很多时候数据是会“骗人”的,往往没有问题才是大的问题。比如,对服务客户的话务量数据做统计,几十号人的统计结果一眼望去结果相近,而且指标的平均数非常漂亮。但是深挖数据后,我们可以探测到更多的问题:

1)对服务水平的波动比率进行分析,可以发现活动推广日的服务水平波动比率较大,因此要在活动推广前对客户影响的范围进行判断,做好提前沟通减少临时性的活动推广,提前安排好足够的人力,保障客户的进线服务;

2)对新员工的话务量结果进行分类,会发现他们的通话处理时长更久,说明培训工作还需要深入,要提升新员工的工作技能;

3)对各个团队进行箱线图比较,能够将团队的整体表现评价从平均数等基本指标转化为对极值、中位数、异常点的精确统计,帮助管理人员更好了解员工工作能力,对技能是否参差不齐、绝大部分人员的表现如何、异常工作状态等进行可视化呈现,关切到员工更深层次的工作表现。

二、从“统计数据”转为“翻译数据”

对于大数据的一印象,是要有高大上的算法、成堆的计算工具、数之不尽的数据等等,这些固然重要,但是数据就像血液,工具就像筋脉,只有它们融合起来共同服务于每一项肌能,才能更好完成复杂的任务。如果用大数据的思路对现有沉淀数据进行“翻译”,也会产生锦上添花的效果。而“翻译”工作,核心是对数据进行治理:

1)数据在精。对于能够收集到的话务数据,不能囫囵吞枣的放在一起统计,要分析它背后的逻辑,多问一句为什么这项指标需要统计,把能够结合在一起的分析指标进行归纳,再进行数据交叉分析;

2)数据在准。对于分析出的结果要有质疑的态度,要判定是不是符合现场的真实情况,若一致,要看统计的口径准不准,系统计算快不快,若不一致,要深入现场进行调研,是相信数据分析报告还是相信现场收集的结果,并不断优化数据的统计方式,更好反馈出真实情况。

3)数据在巧。数据不是统计的越多越好,要用巧劲,对于目前还没有收集口径的创造性话务数据,比如价值创造率、服务成本系数等,要想办法把它建立到系统埋点中,不断丰富话务数据的统计维度,匹配业务端的数据统计需求,让数据在进入报表前,就已经“思考过”、“统计过”。

大数据应用需要注意什么问题.中琛魔方大数据分析平台表示数字技术在信息发布与共享、疾病诊断、病毒溯源、公共资源配置、对地方政府监督和破解信息流行病、识别公共危机期的公共诉求都有重要意义。


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