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我们将关键的数据工作外包。即使公司写出了确切的技术规格，承包商也不太可能按预期水平完成工作。他很可能无法像全职员工那样了解业务的具体情况。 数据科学正在咨询企业根据收集到的信息做出决策。这样的顾问必须在公司内部工作，沉浸在流程中并对管理者产生影响。毕竟，分析师的任务是快速响应业务请求并帮助制定产品决策。在我看来，与“您的”专家合作比与承包商合作要有效得多。

企业为何会犯错误 大多数情况下，所有这些错误的化。好消息是它可以 哥斯达黎加电话数据 开发和维护： 经常问这个问题：“我们为什么要做大数据？”公司的每位员工都应该清楚答案。如果你不能简单地说，那你就太困惑了。休息一下再试一次。 使用可用的手段寻求结果。几乎没有一家企业能够完美地符合数据驱动决策的描述。谈论“我们想要怎样”是没有意义的。

做当前条件下能做的事。你的决定将会带来结果，即使结果并不完美。 信任数据分析师很重要。工程师构建管道，数据分析师提供建议。您不太可能聘请一位您不信任其意见的顾问。因此，尝试寻找一位可以倾听的分析师。 就主题而言。非结构化数据：如何控制、为何管理以及如何避免泄漏 总结：2024年如何有效利用大数据 为了使公司提高关键指标，使用大数据应遵循以下原则： 基于公司的要求和领导者的愿景。

企业需要一位能够发现新的、有用的解决方案的专家，而不是收集随机的、有趣的事实。 开始招聘数据工程师。该专家有必要准确收集并保存公司所需的数据。否则，分析师将无法进行分析。为工作做好准备并提高数据质量至关重要。 仅当团队中有专业知识，但没有人员来创建内部服务（例如，仪表板系统）时，您才可以外包数据工作。在这种情况下，您可以制定详细的技术规范，以便承包商开始执行特定的任务。