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注：本文“雜志vi設計”配圖為本公司設計作品
你被數據包圍著，被數據淹沒了，但是這讓你變得更聰明了嗎？你的公司生產率更高還是利潤更高？它的運行效率更高嗎？
傳統智慧可能認為，收集和訪問大量數據將產生更明智、更快速的決策，并最終帶來更好的業務成果。但現實更加微妙。在這里，我們揭穿三個數據格言。
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立即訂閱神話#1:翻譯數據需要專業學位事實：許多沒有數據科學或分析專業學位的人有一種天生的能力來連接數據集內數據點之間的點一個例子：數據故事，其中作者挖掘數據以產生引人注目的可視化。想想主流新聞機構制作的新冠肺炎感染和疫苗接種率可視化，或圍繞全國大選的詳細分析。
哈佛商業分析項目在其網站上呼吁在商業分析中取得成功的軟但重要的技能：良好的溝通、求知欲、解決問題、批判性思維和可視化。這些技能當然可以通過教育項目來磨練，但它們通常是使人們成功的標志性無形資產。
Etsy績效營銷副總裁邁克雅各布斯(邁克雅各布斯)表示："我完全支持教育，但我認識的一些人沒有接受過正式的分析培訓，他們只是有一種感覺。"當他們看到曲線或表格時，他們就明白了。
收集和訪問大量數據將產生更明智、更快速的決策，并最終帶來更好的業務成果。但現實更加微妙。
"你可能有偉大的統計學家和數據專業人員，他們可以在[數據]收集和組織方面發揮關鍵作用，但能夠將這些點聯系起來的專業人員非常重要。他們無法告訴你什么是SQL，但似乎能夠在數據布局時立即抓住關聯。"
（舞臺上由人扮的）靜態畫面營銷執行副總裁杰基耶尼對此表示贊同，他說："你不需要掌握特定的數據技能。你需要具備數據素養。"她解釋說，利益相關者需要了解他們正在查看的數據，以及他們應該和不應該使用什么。
數據分析和管理培訓項目提供商康德爾在2020年10月的一份報告中指出，數據科學本質上是一種"人類追求",在發展技術技能的同時發展軟技能的重要性是必不可少的。"軟技能培訓勢在必行，"康德爾指出。"畢竟，只有以不太懂技術的人能夠理解的方式呈現，技術上的卓越才能有真正的價值。"
誤區：永遠不要質疑數據告訴你的東西事實：最好的決策往往是由那些依靠判斷、分析、分析技巧和不同意見的平衡來做出的。他們是精通數據的工作者，他們不會毫無疑問地完全相信數據而不是自己的良好判斷來做出決策。畢竟，任何人都可以找到一個（或幾個)數據點來支持他們的假設。
雅各布斯說："數據很重要，但它經常被用作避免艱難決策的拐杖。""有時抵消數據是可以的，因為有時你的數據會自我實現。你繼續做你一直在做的事情，并不斷優化這一點。"
你可能有偉大的統計學家和數據專業人員，他們可以在[數據]收集和組織方面發揮關鍵作用，但能夠將這些點聯系起來的專業人員非常重要。
etsy績效營銷副總裁邁克雅各布斯舉例來說，如果您的受眾一直是一個特定的群體，那么圍繞您的轉化率或銷售的數據將不可避免地支持繼續鎖定該群體，可能會將其他人排除在外。
"作為領導者，你必須能夠順利通過不確定的領域。雅各布斯說："知道何時脫離數據是一項很大的技能，需要做出勇敢的決定。
底線是：即使是最好的數據也需要由人類來補充，他們可以進行關聯并提出問題，從而得出更好的結論。想法、知識、理論和觀點很重要。那些東西在原始數據里是找不到的。
神話：更多的數據導致更好的決策事實：我們收集的數據比以往任何時候都多，但這不一定會導致更好的決策從數據中開發洞察力并采取行動比僅僅收集數據更具挑戰性，但最終對業務更有意義。
雅各布斯說："我完全贊成盡可能多地收集數據，但最終一個人對數據的處理是區分平庸和偉大的關鍵。"。"數據質量很重要，但使用質量、見解質量、數據組織和閱讀質量也很重要。"
更重要的是弄清楚你要測量什么，然后優先分析這些數據。雅各布斯提供了這個例子：你可能認為你發現了一個重要的洞察力，表明正在下雨。但是這種一英寸深的"洞察力"并不能告訴你需要什么來做出更好的決定。這類似于查看大量的原始數據。
注：本文“雜志vi設計”配圖為本公司設計作品
