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“数据主义者”们的毒鸡汤

2019-02-28 09:53来源:全球广告网责编:杨晓玲站点:www.qqadw.com

“数据主义者”们的毒鸡汤


“我看到了一个非常光明的未来,却不知道要如何熬过现在。”

  

当我们历数过去十年最激动人心的事件,数据的空前崛起一定要占有一席之地。

  

一夜之间,似乎人人都称呼自己是“数据主义者”,企业纷纷向数字化尤其是其中的数据化快马加鞭地转型。大数据之浪潮风起云涌,AlphaGo的胜利更是在我们每个人的屁股上扎了一针浓浓的鸡血,我们欢呼雀跃,相信数据一定能够带给我们一个非常光明的未来。

  

不过,在走向这个光明的未来之前,我们还得熬过“不那么光明”的现在。不光明,是因为那些自称“数据主义者”的存在,他们所行之事,恰恰与他们所“拥护”的相反。他们的鸡汤越浓,毒性就越大,他们越是激昂高呼,反而越是对数据未来的亵渎。

  

如果他们都算是“数据主义者”,那我们就必须清醒地做一个坚定的“反数据主义者”。无他,只是为了保留一份原初的对数据的敬畏。

  

“数据主义者”们的毒鸡汤


一个真正的“数据主义者”懂得获取数据的艰辛。但伪“数据主义者”则不为所动。

  

原因在于,这些人并没有真正去解决数据从何而来的问题。

  

不,并不是他们不愿意付出代价,他们可能也愿意付出金钱,但他们倾向于认为,只要有钱,就能获得数据。

  

因为有钱,所以我可以买数据。

  

因为有钱,所以我可以用牛X的黑科技(或者灰科技)去抓数据。

  

而一些黑科技、灰科技、工具和数据平台们,也不断鼓吹:有了我们,数据唾手可得。

  

错觉,天大的错觉!误导,可鄙的误导!

  

因为,这些“数据主义者”根本没有想到,或者说他们直接故意忽视一个冰冷的现实:钱和技术,并不是获取真正有价值数据的充分条件。

  

许多年后,我也才意识到,“无运营,不数据”!这并不是说,运营都需要数据(虽然你也可以这么理解),而是反过来,真正有价值的数据,只有通过两手沾满泥、脚踏实地的运营才能真正获得

  

想要打通不同消费者平台上的数据(微信、网站、app、小程序、CRM、电商)?没有技术可以帮你直接解决,你只能通过运营手段为实现技术性的打通创造条件——最起码的,你得让更多的消费者愿意注册登录,光这一条就是绞尽脑汁的累活,还得经年累月毫不停歇。

  

想要搞清楚细分流量的来源?无论web端还是app端还是小程序端都有成熟的技术解决方案,但问题是,还是需要通过运营人员手工做好标记,交给工具才能让工具按照你的标记进行数据抓取。这是细致又繁琐的工作。

  

想要获得用户细致入微的行为?依靠无埋点或者全埋点的方法?那是风险十足的偷懒(你以为普通数据企业的无埋点的服务器能撑得住这么多全量事件捕捉的数据并发?——而且不管这些事件是不是有意义的,其结果很可能是数据丢失或准确性缺失),只有手动在每一个真正监测价值的用户交互点上做好事件监测才能获得准确可靠的数据,这又是既需要研究业务需求,还需要耐心仔细才能做好的工作。

  

还有,人群画像,真的以为是机器自动就帮你画好了?不靠细致的数据埋点(就是事件监测),不靠费心费力建立起标签词表,不靠基于业务实际情况而建立的细致规则,然后就能获得一个用户画像?这样的画像你也敢用

  

这不是在一个工具上用一个漂亮的图生成一个美妙的数据可视化这样性感的工作——虽然很多人认为这就是数据工作的样子。数据工作常常毫不起眼,仅仅只是收集数据获取,就需要大量的时间、很专业的精神、以及很多的技巧与智慧。只是这些事情,伪“数据主义者”们正喝着鸡汤看不到罢了。

  

那些认为有了一个工具就有了一切的,您别扯了!

  

“数据主义者”们的毒鸡汤


在伪“数据主义者”眼中,数据差不多都是一样的。他们给你喂的鸡汤是,你都有这么多数据了,一定能创造巨大的价值!

  

但真实的数据,实在是千差万别,即使是你自己所拥有的数据,也是如此。数据之间最主要的差异,是质量的好坏、口径的不同,以及背后业务含义的区别。

  

要让这些形态性状各异的数据能够真正为你所用,必须经过数据清洗。

  

数据清洗,一个几乎没有什么数据技术解决方案商会主动提及并且愿意收费提供的服务,因为这是一个极为耗费时间、人力,而又充满“风险”的工作。关键是,客户数据背后的口径,以及这些数据背后的业务含义,也不是一个外部的服务商能够短时间内搞清楚的。

  

这意味着,所谓的数据清洗,很可能本质上是一个庞杂的咨询项目。但,却很可能成为根本收不到多少钱的“附加服务”。

  

数据清洗都是用“血、泪、汗”在清洗……

  

Team曾经经历过一个真实的数据清洗项目,仅仅只是清理同一个事物的不同名的重复数据,就得忙上好几天,不是数据本身清洗有多难,而是沟通不同名字背后究竟是怎么一回事就得要了老命;再加上看似同样的指标,可能含义不同,于是又得几乎排查一遍。还有,各种数据记录的随意性和不一致性,各种系统之间同名字段定义的不一致性,你看到之后真的要跺脚骂娘!其工作的复杂、繁琐、无奈,以及脱发指数都是我经历过的工作中间数一数二的。

  

于是,我看到太多太多的数据系统架构和数据整合,是在有意无意中回避了有效的数据清洗的情况下完成的!

  

这时的数据本身,泥沙俱下,“藏垢纳污”,可靠性令人发指!这样的系统,不过是表面上把外包装搭好了,而根本不管这包装里面装的是何种洪水猛兽!

  

这样的数据和系统,因为质量不佳用不上反而是最好的结果,要是真的拿着这些数据做决策,那比没有数据凭着经验还要糟糕。

  



本文标题:“数据主义者”们的毒鸡汤
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