大数据所处的时代里，数据量构成价值的根基，然而仅仅是一味地堆积数据，也极有可能致使产生巨大的成本以及无效的信息。数据量，收集的目的，时效性，还有价值评估，每一个环节都对大数据最终能不能切实服务于决策产生着影响。
数据量的统计意义
几千条样本，在传统研究里，常常难以揭示复杂规律。比如说，在遗传病研究当中，当样本量低于2万条的时候，血缘跟疾病之间的关联信号极为微弱，极易被随机噪声掩盖。然而一旦数据规模冲破这个阈值，统计模型便能更稳定地捕捉到显著的相关性，结论也更具说服力以及普遍性。
这体现出了“足够大”的量化界限，于不同领域而言，此界限数值有别，在金融风控范畴里，或许需百万级别的交易记录，于工业生产领域内，也许得涵盖全年的传感器读数，重点在于，数据量务必达到能够表征总体、稳定展现统计规律的程度，不然分析结果有可能失真。
数据收集的目的与策略
收集数据之时，切不可盲目地去囤积。明确目标乃是关键所在，究竟是为实现预测客户流失这个行为后果，还是达成针对生产流程展开优化这般情形？各不相同的目标对需要收集哪些数据字段，以及按照怎样的频率和精度实施采集，起到了决定性作用。进行无差别的全量收集，不但成本极其高昂，更是会对后续展开的清洗和分析工作，增添诸多难度。
因此，在收集之前，要建立数据层级标准。核心业务数据，得实时且完整地获取；辅助性数据，能够按需或者抽样来获取；边缘数据便可以暂时搁置一旁。这种方法，虽说可能损失一部分“完整性”，还会引入设计者的主观判断，然而它明显提高了数据集的整体“价值密度”，使有限的分析资源集中于最相关的信息之上。
时效性带来的变革
当前，商业以及社会的运行已然步入“读秒时代”，此情形要求分析、推荐以及决策务必在极短的时间之内得以完成，这针对数据处理流程提出了具有颠覆性的要求，即从传统的多人、多批次、离线处理的模式，转变为单人、单次、实时处理的模式。
这种转变反向促使整个组织体系发生变革，比如，有一家制造企业在引入ERP系统以后，当设计师签发工程变更单之际，需要同时在系统内创建物料编码并且核查库存，这致使其非设计工作量得以增加，而企业却没有对绩效激励作出调整，进而造成抵触情绪以及工作延误，这说明，提升时效性不单单是技术方面的问题，更是管理流程以及考核机制的重新构建。
工作人员的能力提升
于追求时效的这般背景情形之下，员工个人的工作方式也是需要进行进化的。工作所具备的“全面性”这一特性意味着，当去完成本职所承担的任务之际，是必须要提前具有前瞻性地去思索考虑到它下游环节当中的数据方面的需求的。举个例子来说，要是设计师在进行画图这个行为的时候，那就应当要做到规范地进行标注，以此来为后续阶段的物料管理给予便利条件 。
这对员工有着更高的数据素养要求，要有知晓哪些数据是重要的能力，具备怎样规范生成数据的本事，能够弄明白自身工作于企业数据流里所处的位置。借由这样的途径，个人工作的“完整性”得以获得提升，进而减少了后续的沟通情况以及返工现象，从起始源头保障了企业整体数据链条的顺畅以及高效运行状态。
大数据价值的双重视角
有关于大数据价值，存在着两种常见的观点，一种觉得数据规模的自身能够催生出前所未有的洞见，进而创造出“大价值”，似精准营销以及预测性维护这般，另一种观点却是认为，伴随数据总量呈现出爆炸式的增长，单条数据的平均价值被给稀释掉了 。
这两种观点并非相互矛盾，仅仅是视角存有差异，前者系从数据聚合之后所产生的整体效用以及潜在商业模式方面来看，后者乃是从数据治理以及存储的成本效益角度予以分析，明白这一点，对企业于投入大数据项目之时，平衡对宏观价值的期待以及对微观数据管理成本的关注有所助益，。
发挥价值的新思路
想要切实地释放大数据那具有实质意义的价值，存在着一个能够产生实际效果的思路，这个思路便是对“问题”进行重新的定义。这里所谈到的问题，可不是在说错误或者故障，而是指“现状与期望状态之间那种能够被度量出来的差异”。这种差异，有着三种基本的模式哟：一种是需要去消除的负面差距，一种是需要努力实现达到的正面目标，还有一种是需要去进行探索的未知机会。
比如说，要是企业想要把客户满意度从百分之八十五提升至百分之九十五，那么这十个百分点的差距便是需要去驱动的“问题”。大数据分析应当着重于找寻影响这十个百分点的关键因素，像物流时效或者客服响应速度之类的，并且开展针对性的数据收集以及分析。以问题当作导向，能够使得大数据项目一直紧密围绕业务核心，防止变成毫无目标的数据游戏。
于您的工作里头，您是更偏向于针对明晰的问题去搜集数据，还是先大范围地收集数据而后再找寻其用途？哪一种方式在您的实践当中带来了更为良好的效果？欢迎来分享您的看法。要是觉着本文有启发的话，请点赞予以支持。
