一 ：目標要明確

　　假如一個公司擁有很多的數據，也不能代表它就一定會獲得商業上的成功。只有真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什么目標，公司較終才有可能真正成功。在公司在發展過程中往往也會面臨諸多選擇，也只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助于公司進行持續長久的良好運作。

　    奇酷認為：有時候，利用太復雜先進的數據分析工具往往也會帶來很多問題，不過如果我們能夠通過分析大量的數據來得到較終的結果，那就不用懷疑了，方向肯定是對的。

　　二：要區分清楚“森林”和“樹”

　　現在，企業可以做到 些他們以往沒有能力做到的事。對于很多公司來說，可供分析的數據更多，可以用來分析數據的工具和方法也比以前更先進方便。公司已經完全有能力去分析和處理他們收集到的大量數據，這對于企業來說或許是件好事，然而，有時候這些數據也會過于分散。

　    三：做好團隊的協調

　　在大數據的 里，較有價值和作用的數據往往十分。要想找到真正有價值的數據，就如同大海撈針 樣困難。所以，為了找到這些有價值的數據，企業內部應齊心協力通力合作，要經常保持有效的溝通和協作。

　     以大數據作為工具，他可以建立模型來幫助公司做出商業決策。由于公司決策者對公司整體運行情況及所處商業環境更加了解，當決策者看到分析結果時，肯定能看到 些他看不到的地方。但同時，決策者們也不會知道他是用什么方法得出這些數據和結果的。

　     四：用機器代替人工

　　機器學習指計算機模擬或實現人類的學習行為，人工智能，以獲取新的知識或技能，從而對自身功能進行改進。機器學習相比人工學習，速度更快，學習規模也更大， 個公司能通過機器學習較快地發現新的問題。

　　  五：要謹慎對待數據

　　有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了 些數據，他們往往也不清楚這些數據較終能否解決他們的問題。

　　  六：要避免得出錯誤的結論

　　由于人為主觀因素和不相關數據的干擾，有時候得出的結論往往是錯誤的。

　　“不要讓不相干的數據影響到整個結果，有相當 部分的數據并不重要，這些不相關的‘樹’往往并不能代表整個‘森林’。”奇酷說，“如果使用了錯誤的數據，得出的結論往往也是錯的。”

　　數據選擇上的錯誤會影響人們解決問題的過程，也會影響人們如何看待這些數據和結果。錯誤的數據選擇可能影響到公司做出相關決策。