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    大數據應用需要注意什么問題

    From:    Click:26    Time:2020-09-07

    隨著移動網絡、云計算、物聯網等新興技術迅猛發展,全球數據呈爆炸式增長,標志著我們迎來又一偉大時代——大數據時代,它的到來在不知不覺中改變著人們的生活方式和思維方式,而它對企業產生的影響也更為深遠。

    大數據應用需要注意哪些問題

    一、從“沒有問題”轉為“探測問題”

    很多時候數據是會“騙人”的,往往沒有問題才是大的問題。比如,對服務客戶的話務量數據做統計,幾十號人的統計結果一眼望去結果相近,而且指標的平均數非常漂亮。但是深挖數據后,我們可以探測到更多的問題:

    1)對服務水平的波動比率進行分析,可以發現活動推廣日的服務水平波動比率較大,因此要在活動推廣前對客戶影響的范圍進行判斷,做好提前溝通減少臨時性的活動推廣,提前安排好足夠的人力,保障客戶的進線服務;

    2)對新員工的話務量結果進行分類,會發現他們的通話處理時長更久,說明培訓工作還需要深入,要提升新員工的工作技能;

    3)對各個團隊進行箱線圖比較,能夠將團隊的整體表現評價從平均數等基本指標轉化為對極值、中位數、異常點的精確統計,幫助管理人員更好了解員工工作能力,對技能是否參差不齊、絕大部分人員的表現如何、異常工作狀態等進行可視化呈現,關切到員工更深層次的工作表現。

    二、從“統計數據”轉為“翻譯數據”

    對于大數據的一印象,是要有高大上的算法、成堆的計算工具、數之不盡的數據等等,這些固然重要,但是數據就像血液,工具就像筋脈,只有它們融合起來共同服務于每一項肌能,才能更好完成復雜的任務。如果用大數據的思路對現有沉淀數據進行“翻譯”,也會產生錦上添花的效果。而“翻譯”工作,核心是對數據進行治理:

    1)數據在精。對于能夠收集到的話務數據,不能囫圇吞棗的放在一起統計,要分析它背后的邏輯,多問一句為什么這項指標需要統計,把能夠結合在一起的分析指標進行歸納,再進行數據交叉分析;

    2)數據在準。對于分析出的結果要有質疑的態度,要判定是不是符合現場的真實情況,若一致,要看統計的口徑準不準,系統計算快不快,若不一致,要深入現場進行調研,是相信數據分析報告還是相信現場收集的結果,并不斷優化數據的統計方式,更好反饋出真實情況。

    3)數據在巧。數據不是統計的越多越好,要用巧勁,對于目前還沒有收集口徑的創造性話務數據,比如價值創造率、服務成本系數等,要想辦法把它建立到系統埋點中,不斷豐富話務數據的統計維度,匹配業務端的數據統計需求,讓數據在進入報表前,就已經“思考過”、“統計過”。

    大數據應用需要注意什么問題.中琛魔方大數據分析平臺表示數字技術在信息發布與共享、疾病診斷、病毒溯源、公共資源配置、對地方政府監督和破解信息流行病、識別公共危機期的公共訴求都有重要意義。


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