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注：本文“杂志vi设计”配图为本公司设计作品
你被数据包围着，被数据淹没了，但是这让你变得更聪明了吗？你的公司生产率更高还是利润更高？它的运行效率更高吗？
传统智慧可能认为，收集和访问大量数据将产生更明智、更快速的决策，并最终带来更好的业务成果。但现实更加微妙。在这里，我们揭穿三个数据格言。
这篇文章最初发表在销售力量杂志有利位置上
立即订阅神话#1:翻译数据需要专业学位事实：许多没有数据科学或分析专业学位的人有一种天生的能力来连接数据集内数据点之间的点一个例子：数据故事，其中作者挖掘数据以产生引人注目的可视化。想想主流新闻机构制作的新冠肺炎感染和疫苗接种率可视化，或围绕全国大选的详细分析。
哈佛商业分析项目在其网站上呼吁在商业分析中取得成功的软但重要的技能：良好的沟通、求知欲、解决问题、批判性思维和可视化。这些技能当然可以通过教育项目来磨练，但它们通常是使人们成功的标志性无形资产。
Etsy绩效营销副总裁迈克雅各布斯(迈克雅各布斯)表示："我完全支持教育，但我认识的一些人没有接受过正式的分析培训，他们只是有一种感觉。"当他们看到曲线或表格时，他们就明白了。
收集和访问大量数据将产生更明智、更快速的决策，并最终带来更好的业务成果。但现实更加微妙。
"你可能有伟大的统计学家和数据专业人员，他们可以在[数据]收集和组织方面发挥关键作用，但能够将这些点联系起来的专业人员非常重要。他们无法告诉你什么是SQL，但似乎能够在数据布局时立即抓住关联。"
（舞台上由人扮的）静态画面营销执行副总裁杰基耶尼对此表示赞同，他说："你不需要掌握特定的数据技能。你需要具备数据素养。"她解释说，利益相关者需要了解他们正在查看的数据，以及他们应该和不应该使用什么。
数据分析和管理培训项目提供商康德尔在2020年10月的一份报告中指出，数据科学本质上是一种"人类追求",在发展技术技能的同时发展软技能的重要性是必不可少的。"软技能培训势在必行，"康德尔指出。"毕竟，只有以不太懂技术的人能够理解的方式呈现，技术上的卓越才能有真正的价值。"
误区：永远不要质疑数据告诉你的东西事实：最好的决策往往是由那些依靠判断、分析、分析技巧和不同意见的平衡来做出的。他们是精通数据的工作者，他们不会毫无疑问地完全相信数据而不是自己的良好判断来做出决策。毕竟，任何人都可以找到一个（或几个)数据点来支持他们的假设。
雅各布斯说："数据很重要，但它经常被用作避免艰难决策的拐杖。""有时抵消数据是可以的，因为有时你的数据会自我实现。你继续做你一直在做的事情，并不断优化这一点。"
你可能有伟大的统计学家和数据专业人员，他们可以在[数据]收集和组织方面发挥关键作用，但能够将这些点联系起来的专业人员非常重要。
etsy绩效营销副总裁迈克雅各布斯举例来说，如果您的受众一直是一个特定的群体，那么围绕您的转化率或销售的数据将不可避免地支持继续锁定该群体，可能会将其他人排除在外。
"作为领导者，你必须能够顺利通过不确定的领域。雅各布斯说："知道何时脱离数据是一项很大的技能，需要做出勇敢的决定。
底线是：即使是最好的数据也需要由人类来补充，他们可以进行关联并提出问题，从而得出更好的结论。想法、知识、理论和观点很重要。那些东西在原始数据里是找不到的。
神话：更多的数据导致更好的决策事实：我们收集的数据比以往任何时候都多，但这不一定会导致更好的决策从数据中开发洞察力并采取行动比仅仅收集数据更具挑战性，但最终对业务更有意义。
雅各布斯说："我完全赞成尽可能多地收集数据，但最终一个人对数据的处理是区分平庸和伟大的关键。"。"数据质量很重要，但使用质量、见解质量、数据组织和阅读质量也很重要。"
更重要的是弄清楚你要测量什么，然后优先分析这些数据。雅各布斯提供了这个例子：你可能认为你发现了一个重要的洞察力，表明正在下雨。但是这种一英寸深的"洞察力"并不能告诉你需要什么来做出更好的决定。这类似于查看大量的原始数据。
注：本文“杂志vi设计”配图为本公司设计作品
