近年數據分析邊得越來越普及，而且數據量亦越來越多。每天當你使用網絡的時候，形形式式的數據就自然地產生。現今科技令收集用戶數據變得越來越簡單，大部份網站基本上已經不斷收集不同用戶使用網站的行為，近年好多公司亦開始申展到收集手機程式的數據同將數據分析應用到日常商業決定裡面。
數據收集需小心
數據本身係觸摸不到的，它是一個副產品。所以好多企業無從入手。如果沒有用戶使用網站或手機程式的時侯，數據是不可以產生同收集的。現時大部分網站數據係用 JavaScript 加上 Cookies 將用戶的行為收集後再傳送到數據庫入面等待下一步處理。
最基本的數據包括作業系統、瀏覽器、瀏覽時間、地方、訪客來源、網絡供應商等。當然現今技術可以再收集更多用戶資料，但係一些資料是不可以收集的，就是個人資料，例如姓名、電話、身分證號碼等。如果收集了亦觸犯私隱條例，後果可以非常嚴重。所以收集數據的時候要注意和同小心。
數據需經結構化處理
沒有處理過的數據，好多時會被定義為 Fregmented Data（破碎數據）或者 Raw Data（原始數據），因為沒有太大用途同難以分析。
所以要將破碎的數據變成 Structual Data（結構數據）先可以變得有用同有點意思先可以加以分析。現時好多市面上不同的分析工具例如 Google Analytics、Socialbaker、Crazy Egg 等，其實已經將好多原始數據變成結構數據。
分析前需清楚背後計算方法
無論做邊一方面的數據分析都要清楚知道背後的計算方法，因為不同工具在處理 Raw Data（原始數據）的時候會有機會不同。所以就算同一個測量的方法都可能有出入。有一些工具其實係可以讓用家改變 Cookies 而導致計算出來的結果有所不同。
現時，市面上會針對不同平台同行業而設的分析工具。最常見的當然是網站分析，其次係社交網絡和手機程式。
用錯工具可導致不可設想後果
但是，沒有一個工具可以全面地整合所有數據以作分析。所以用適當的工具並了解不同工具的特質是非常重要。用錯工具會導致不能設想的後果，而後果很可能是做錯一個重要的商業決定。
因為數據同工具不會告訴你任何事，所以就算你有大量數據同好多分析工具都無法幫到你。因為數據是副產品，它會隨著環境同時間改變。所以每一個決定同改動會令數據起變化，就好似金融市場一樣。一個消息就足以改變一切。
所以數據分析需要分析師將數據翻譯成為有用的資料先可以發揮數據應有的用途。過期的數據只可以做參考亦變相沒有價值，所以要把握時機，切勿浪費一番心機。
作者：Kenneth Kwok
Beehive Strategy（蜂策略）創辦人，「香港數碼分析協會」創會會長及香港浸會大學客席講師
