一、问对问题，才能找到方向
一个小家电品牌的营销人，抱怨销售门店回传的顾客数据总是慢半拍，而且数据参差不齐。他直觉判断——注意，是“直觉”——一定是缺乏门店奖励方案，让门店服务人员对此毫无兴趣。于是，接下来的半年他不断地修正奖励办法，但就是没法改善顾客数据的完整度和实时性。
有一天他正好经过一个门店，一时兴起就走了进去。看着他们的热卖商品让柜台人员忙到不可开交，他心里嘀咕着：这么大的客流量，但是每天回传的顾客数据却少得可怜，正想找店长兴师问罪的时候，突然，旁边正在留顾客数据的消费者没好气地跟门店服务人员说：“你们的顾客数据表太复杂，解释得也不清楚，我下次有空再来填。”说完，就提着刚结完账的商品扬长而去。
这就是一个没有问对问题的例子，如果开始没有弄明白问题在哪，处理起来难免南辕北辙，缘木求鱼。
二、大数据虽大，不如精准的厚数据
大家可以试试，在网上随便搜索一个平时根本不用的东西，然后就会发现，再打开网页，网页上的广告推荐的都是你搜索过的商品。这个“数据”大是大了，但是大得毫无用处，一点精准度都没有。
更好笑的是买手机或者书等短期内不会重复购买的商品，即使你购买了手机或者书，打开网页的时候会发现，你搜索过的手机或者书，还会出现在广告位——客户还有一点购买的可能吗？如果广告商再将数据精准化一点，比如经查询，这位客户买了一部手机，得到这个信息之后，就应该给他推荐耳机、手机贴膜、手机套等周边产品，而不是傻乎乎地继续推销手机。
三、电脑的归电脑，人类的归人类
要学会降维思考。大叔据时代的数据，随便一算，动辄1000张报表就出来了。而人类的心力是有限的，不可能记得住如此多的数据，这是电脑应该做的工作，人类所要做的，就是让电脑把这些数据汇总、计算、分类后，降维到人类可以接受的程度。如经济景气指标，降维后就是红、黄、绿、浅蓝、蓝五个指标，人类一看就能懂，然后可以根据结论做出判断。也就是说，人的任务是做决定，人要首先把自己从数据中解放出来，居高临下地俯视数据。