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准确分析客户数据对于提供高质量的服务是至关重要的。每天都有多个数据流将大量信息转储到企业系统中，但是只有采用正确的分析方法才能真正利用好它。
不幸的是，许多公司总是在收集和检测数据环节就犯错，那往往就会采取失败的分析策略，到头来一切业务分析都功亏一篑，并且还不知道到底是哪儿出了问题。如果你的公司也是如此，那看看是否也犯过以下的错误：
漫无目的地分析
没有人会愿意参加一个无明确目标和具体计划的项目，这和大数据分析的道理一样。许多公司总做数据的收集分析，主要取决于公司领导层的需要，但是由于不知如何将数字转化为可操作的策略，所以只能留下一些无用数据。
只有重新审视公司的主要目标才能开发一个有利可图的数据分析模式。选择一两个要点如签下更多客户或者改善客户服务，再让数据分析师解读传入的信息。
与数据流和系统失联
要知道，所有的商业信息都是相互关联的。销售数据与库存管理紧密相连，供应链延迟会影响库存水平，订单的完成度取决于清晰明确的销售策略，而客服部需要了解跨部门之间的情况。
用ERP和CRM系统集成必要的客户数据，并实时传递给相应的部门。用这种处理数据的方式能够有效减少错误，并且让每一个部门都能接触到最新的数据。云服务则为远程操控提供了最好的选择。
忽略数据安全性
充分利用收集到的消费者数据需要一致的访问入口。如果多台服务器上都没有冗余副本的备份计划，则会有丢失大量信息的风险。
为员工设置VPN会在远程工作中增添另一层安全壁垒。VPN服务在传输数据时能够加密数据，并提供备用IP地址，使第三方难以或不可能跟踪用户的在线活动。一些VPN会提供额外的工具来防止不必要的跟踪。
大数据对存有恶意第三方非常有吸引力。采取安全措施是必要的，以防止业务信息被盗或丢失。所以，需要尽全力去提高安全性，其中包括：
• 分析潜在漏洞
• 向所有薄弱区域添加相关的安全防护和加密措施
• 雇用安全专家
梳理大数据分析方法并与公司目标相匹配就能获取目标的相关信息。使用正确的数据工具，聘请经验丰富的数据专家并参照详细的计划，这样的话数据才能大程度上促进业务增长。（原文作者：Rehan Ijaz）
本文由互联网IDC圈编译原创，未经许可严禁转载。
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