将普通的数据整理上升到构成事件流。单一阶段的数据容易混淆实际的指标。 “首先，将用户活动集中到单个数据流中。事件流显示顾客如何看待你的产品，并允许你对其行为进行分析，“Tabb说。 “对许多人来说，这并不是自然的选择。公司通常会根据人口统计特征来归类其用户，或者将其数据构建到单独的表格中。单独的表格更容易阅读，并使您的软件能够正常工作。 但是，他们不能做到全面了解你的用户。“

　　每个商业模式都有其虚荣指标及其清晰指标。不用担心，你已经拥有了数据来帮助你了解其中的差异。现在你只需要训练。首先提高预测个别客户随时间变化而变化行为的指标，而不仅仅是抓住某一点的成绩，以便与竞争对手进行比较。组织你的事件流，按时间顺序查看客户如何浏览，或是否购买你的产品。不要掉入A / B测试陷阱。相反，当您发现自己的行为不得当的时候，请不要吝啬于致电您的客户。数据无法揭示人们的感受。确保每个部门了解他们的失败率，并减少它。你需要一个数据侦探团队，而不是一个神探夏洛克。

　　数据流畅性不仅仅适用于科技行业。每个行业的每个部门都必须对此进行投资：客户支持，设计，业务发展。他们应该通过数据解析找出那个清晰指标的代表。当他们找到一个异常值时，他们必须准备好进行深层次的研究分析。主持一个关于事件流的展会并展示你的数据科学家。让其他员工和数据团队相互影响或将数据科学家嵌入到设计和客户支持等团队中，“Tabb说。 “未来，人们应该可以像使用搜索引擎一样寻找想要的数据。当你第一次使用Google时，你需要花些时间才能了解如何将您想要的内容拉出。最终，你学会了如何在最快速度获得所需要的东西。数据显示，大多数公司都不会浏览超过“搜索结果的第一页”的内容，但这只是一个选择，而不是一种现实。不要沉迷于虚荣指标。如果你只专注于镜子里的自己，你将会错过在你周围千变万化着的世界。“

　　翻译来自：虫洞翻翻译者ID：赵书绮