钱越多越好，但这并不适用于数据。数据越多意味着处理和分析上花费的钱越多，错误越多，并且为一个错误付出的代价也越大。
因此，如果您不想制定什么狂妄自大的商业计划，请先确定您需要什么，然后再寻找数据提供商。如果您需要组建新的销售团队，请获取您所 Ws 粉丝 在城市或州的数据集，而不是全球数据集。过滤不需要的职业，并可选地使用有关其当前雇主的额外公司数据以及他们无法提供而您可以提供的内容来丰富它们。
再次提醒，请记住，仅凭有限的数据得出更广泛的结论注定会失败。
潮流还是时尚？
据BairesDev称，追随潮流并不被认为是危险的，除非你是在做生意。
只是因为每个人都剪了花椰菜发型，你也要剪吗？这同样适用于任何大数据趋势。如果你对当前的软件和数据集感到满意，那就坚持下去。并不是所有的东西都适合每个人，就像花椰菜发型一样。
此时，您已经有足够的勇气去摇动知识之树，但苹果却不断砸到您的头上，而您还没有尝到它的滋味。请跟随我进入下一章，您终于可以尝到它的滋味了。
如何以非传统方式最佳地利用员工和公司数据
想出使用大数据的奇特方法会变得越来越困难，因为你考虑得越宏观。而这正是我坚持的，因为小众想法适用于小众案例，有时只适用于你自己的公司。
首先，从员工和公司数据中榨取额外的东西是没有必要的。只要你有足够的闲人，这可以作为一项实验和课外活动。
所以，如果您从未尝试过，不要担心会错 提及和主题标签等社交媒体指标将 失良机，但要留意这样的机会。希望这七个想法和例子能对您的企业有所帮助。
1. 数据集组合
当有人问我应该购买哪个数据集以最大化投资回报率时，我建议分析数据点。从员工和公司数据集等大数据集开始，然后检查其他人可能感兴趣的数据点。然后，你决定这些额外的记录是至关重要的、必要的还是有好处的。
人力资源行业的一个很好的例子是 GitHub 和类似的存储库。假设您正在组建一个新的开发团队，并选择从主员工数据库中筛选出最佳候选人。现在，添加 GitHub 数据，看看他们的代码排名如何（如果有的话）。
这样，你不仅可以获得简历，还可以 短信列表 获得作品集。是的，这可能只适用于企业级，但还有另一种选择，例如 getprog.ai，它就是这么做的——根据 IT 专业人员的代码质量对他们进行评分。最后，你需要的不是文凭，也不一定是工作经验。