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向大数据专家寻求帮助,以实现准确的性能目标

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-01-25

一旦确定了衡量您的成功的指标即关键绩效指标(KPI)
根据理论上的概念来建立目标,顾名思义,理论上的绩效目标并不取决于过去的绩效,行业基准或没有根据的抱负,理论上的性能目标是根据可能的情况精心计算的目标,一直有好的技术可以计算出理论上的目标,但是大数据分析的时代带来了更高准确性的机会,为您的KPI和其他度量计算理论上的目标应该是您的首要任务之一,如果没有严格的数据科学,您冒着将其弄错的巨大风险,如果您设定的销售目标太低,则会限制您的潜在收入;但是如果您将销售目标定得太高,则会挫败和挫败您的销售团队,这种情况可以应用于对您的业务很重要的任何衡量指标,成本,安全性,质量,可靠性等,要实现正确的目标,就需要涉及大数据和分析的数据科学。

利用大数据计算理论上的成绩
您的数据很大这一事实在理论计算中起着重要作用。大数据意味着高容量,高吞吐量和各种数据形式的某种组合,这三个方面都有助于提高理论上计算的准确性,当孤立的数据被合并和聚合时,它成为了解可能的有价值的资源,运营情报就是一个很好的例子,当您将来自单个处理设施的操作数据与来自世界各地的类似处理设施的数据相结合时,它将扩大您的视野,工厂经理可能觉得她的工厂表现很好,但是快速回顾一下表现可能会改变主意。

高吞吐量也增加了价值
在处理大数据之前,我们正在对速度太快而无法处理的数据进行采样,这总比没有好,但是采样带有错误和置信度问题,大数据技术用于处理快速移动的数据,使我们能够将所有数据包括在分析中,当每个数据点都可以支配时,通常会在数据中发现宝石,这些宝石展现出了您从未想象过的可能性,大数据为处理非常规形式的数据提供了机会,文档视频,音频和社交媒体流中的非结构化数据包含大量从未有过的信息,像高容量和高吞吐量一样,以非传统格式处理非结构化数据的机会可以提供有关理论上的外观的宝贵见解。

使用分析计算理论上的成绩
一旦获得了足够多的数据,就必须使用复杂的分析技术来计算理论上的成绩,您的数据科学家可以使用多种算法,包括传统算法和非传统算法,大量过去的数据为统计方法提供了很高的可信度,和神经网络,遗传算法,和各种新颖的分析技术可被应用于数据为好,一旦提供了一些指导,您的数据科学家就不会对如何分析和计算理论上的性能目标产生任何问题。

重要的方向是放弃使用过去的表现来预测未来的表现的概念

这正是您追求理论上的目标所要避免的,相反专注于领先指标,KPI通常是滞后指标,例如收入是其他原因的影响,例如良好的销售习惯和客户服务,如果您的数据科学家不是关注收入,而是关注引起收入的指标,那么可以计算出理论上的收入的更准确的预测,精明的公司不依靠过去来设定未来的目标,而是计算理论上的绩效目标,围绕大数据分析的技术和学科为这种计算带来了的可能性,大数据极大地提高了相关数据的可用性,而高级分析则提供了更高的准确性,即使您已经确定了本年度的绩效目标,也要进行调整还为时不晚-立即与您的数据科学家交谈,看看它们是否可以提供帮助,在那之前,您将不知道有什么可能。


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