數據管理的錯誤認知
很多的企業對於管理往往低估了數據的力量，卻又太相信過往的經驗。
一、數據管理不是看 KPI，而是透過 PI 事先跟你說可能達不到 KPI
數據管理需要看領先指標，舉例來說，KPI 是銷售額，PI 可能是成交客戶數、客單價、轉化率、推薦率。但我們知道，要達成銷售額目標，你必然要先達成這幾項 PI。
領先指標是個警示燈，讓你不會總是等到有問題才來解決。
二、數據就像女人衣櫃裡的衣服，永遠不會齊全
數據需要養、擴展或整合，不能單單仰賴既有數據，因為數據永遠不會有備齊的一天。
當我們想要做精準行銷、差異化服務、個性化推薦，或一些比較基礎的客戶狀態檢視時，發現手邊的數據不夠，這是很正常的，有多少數據用多少，能做多少先做多少，透過各種方法把數據收集回來。
三、用戶數據有時效性，但也有時間變異性
時效性比較容易理解，有些數據會過期，例如客戶的職業、婚姻狀態、子女人數、居住地等，這些你必須要有機制能定期更新。
時間變異性是什麼？既然用戶的狀態會改變，那代表兩年前對你產品沒需求的客人，兩年後會不會變得有興趣呢？
四、歷史數據善加利用，價值很大
我們在做數據分析會去建立統計模型，而統計模型的建立通常是透過歷史數據，因為那些是已經發生過的事情，所以你可以更輕易的找出，根據統計，哪類型的客戶更容易成交？
並非要百分之百能衡量的數據才有意義，只要能提高價值、降低風險，這個數據就有幫助。
五、數據不會完全精準，但是可以比之前更好，就值得做
例如倒閉風險，你可以從資金使用狀況、現金流、銷售業績、客戶退貨狀況、競爭對手成長狀況等多方面來得出公司會否倒閉的風險值，即便只能衡量其中的 30%，但你已經把不確定性降低了三成，比本來強得多。
不要期待能百分之百的衡量一件事，也不用期待商業上的所有事物會百分之百準確，商業問題不是單純的數學題，但只要愈來愈接近，愈來愈準確就會大有幫助。
(Inside 2017/6 談商業數據管理的重要性－以三國志為例)
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