大数据和机器学习时代，良好的管理仍然必不可少

在数据驱动的经济中，企业不能错过大数据和机器学习方面的投资机会。但是，当今许多有抱负的企业家和经验丰富的业务经理并不熟悉来自硅谷和其他地方的许多领先技术趋势，并且在利用大数据的力量在市场上取得成功时不知道从哪里开始。

那么，您如何确保您的业务在瞬息万变的 21 世纪保持相关性，您应该学会避免哪些常见错误？遵循这些提示，您将立即依靠大数据和机器学习来优化您的业务运营。

在将团队投入新技术之前培训他们

在您可能希望了解如何将大数据和机器学习结合起来以重塑各地企业的运营方式之前，您需要了解许多人对这些新兴技术的常见误解。您还需要了解企业在尝试利用大数据的力量时遇到的障碍，以便在投资下一代技术时克服这些障碍。

当公司尝试在其运营中实施诸如机器学习之类的商业智能工具时，他们经常会犯一系列常见错误，如果您知道要注意什么，这些错误很容易避免。对于初学者来说，许多人在没有引进新的团队成员或投资新的培训计划的情况下投资了最精美的新玩具和小工具。这意味着，尽管您拥有精美的新技术，但您办公室中没有任何人熟练使用它。很多时候，业务经理认为数据处理程序是自己运行的，却忘记了它们只是放大人力资本现有技能的工具。

当您利用技术的力量时，不要忘记构成您业务核心和灵魂的人类工人；无论他们是否拥有业内最好的工具，如果您的员工缺乏适当的培训来使用这些工具，他们将无法取得成功。同样，如果您认为可以将大数据运营外包给第三方，您需要了解，外包等节省成本的措施会带来必要的权衡，例如丧失自主权和削弱网络安全。

这并不意味着您应该忽略外包机器学习工作的许多好处，而是在投资您的团队不熟悉的新技术时应该非常谨慎。如果你要依赖第三方，你应该采取额外的安全措施来确保你的数据隐私，并努力寻找一个你希望在自己的团队成员中看到的道德和动力的合作伙伴。

投资前了解大数据的目的

不言而喻，企业主和管理者应该在投资之前了解其投资背后的目的，但事实上，在当今繁忙的数字时代，似乎许多人都急于赶上最新趋势，不管它是否真的能帮助他们。在考虑使用大数据和机器学习技术来重塑您的业务之前，您应该勾勒出您的未来愿景，并确定在您的工作中添加大数据分析最能受益于您的哪些运营领域。

例如，如果您正在努力吸引新客户，大数据分析可能会彻底改变您识别和吸引潜在客户的方式。正如一位 SEO 专家向拥有和已建立消费者群且希望使用机器学习技术来降低成本的企业所建议的那样，如果您不想最终浪费宝贵的资金，则需要不同的工具和不同的策略。

不要最终成为当今市场上众多僵尸公司之一，拥有闪亮的技术武器库，但绝对没有关于如何正确使用它们的策略。如果您的员工缺乏雄心勃勃的计划者，或者您的员工和管理层对这项技术太不熟悉而无法规划如何使用它，那么您可能是时候咨询可以帮助您制定游戏计划的第三方分析师了为21世纪。

营销行业正在发生自上而下的变革，您不能在旧的经营方式中停滞不前。对潜在客户进行微观定位、识别浪费性支出的趋势以及确定未来几年哪些市场最有可能增长，这些只是公司使用大数据和机器学习取得成功的几种方式。但为了超越同行，你需要的不仅仅是闪亮的玩具和复杂的算法。不要忘记，您的所有投资都应该由潜在的技术战略驱动，而未能正确使用您投资的新业务工具只会导致您的公司受损。

结论：

在当今的商业环境中，实施机器学习可能对成功至关重要。但请记住——当你修补新技术时，没有什么可以取代良好的老式战略和人际关系。