私营公司正坐在其中一些最有利可图的和社会宝贵的数据中。在讨论CEO尝试他们的最新产品特征给我时，一旦我们开始谈论他们正在对用户收集的数据，我经常最终结束绊倒。

以下是公司如何在其数据库中解除隐藏的宝石的初步。

神话破坏了

科技公司往往与他们的数据收集更严格，而不是政府对应物。例如，在线教育先锋Sal Khan了解到，公立学校一直在误标记失败的学生。在加利福尼亚州的一项试点计划中，他可以严格跟踪每一个视频学生观看和他们尝试的问题，汗知道许多所谓的“失败”学生真的只是困扰着一个问题。

一旦努力学生可以自己重新观看视频，有些人参加课堂。这是教育行业的巨大积极新闻，它与官方学习或新产品发布无关。

如果公司在其数据中遇到违反直觉调查结果，请用新闻界或通过博客帖子分享它们。汗还尚未做出广泛的学术严格的考验发现，但其他教育工作者可以开始测试。

局部确认

行业新闻可以为大趋势提供更直观的叙述。例如，不平等可以说是年度的一个政治话题。关于不平等是否是不可避免的或其是否在旧金山在旧金山创造一类常用的精英方案的辩论。

营销研究公司VisionMobile做了一个很好的信息图表，表明技术人员遭受了不平等，就像该国其他地方一样。下面的数据显示，“应用经济性”是垄断，只有1.6％的开发人员每月赚取超过10万美元的应用程序。大多数应用程序都没有经济稳定。

数据是不平等在互联网上非常常见的事实的漂亮说明。网络自然地夸大了成员之间的贡献。

许多公司毫无疑问，在他们自己的后院见证了共同趋势。这种数据有助于记者和公众了解勤劳公民的趋势如何袭击。

创造自己的排名

符合行业范围的数据的公司往往是创造排名的良好位置。例如，工资数据库启动PayScale根据毕业生的毕业生而不是一些模糊的声誉概念发布了自己的大学排名。

在Payscale排名上，昂贵的常春藤联盟坦克，而Caltech等技术学校升到了顶部。 PayScale通过做公众对大部分大努力收到吨。该国最强大的政治家，包括奥巴马总统，一直试图强迫胜国院校提供有偿就业数据。

通过联盟反对派和瘫痪的国会来获得这种简单的要求可能需要数年。 PayScale有大部分数据，它补充了一个大型调查。它不需要任何人的许可。

网络上有各种排名和比较，从娱乐到政治。这是一个很好的机会，科技公司坐在比已建立的球员更好的数据。

谨防业余爱好者

如果公司希望这样做，他们应该聘请数据科学家或让专家可以访问他们的数据。统计是一个非常棘手的艺术。在Facebook的过去，其业余政府部门曾经讨论过杂志，凭借Facebook的人如何预测选举的胜利者。

最终，社交网络的团队已经提出了。Facebook开始与尊重的量化政治学家合作，并发现它无法预测选举，Facebook可以增加选民投票率。

同样，公众与优步的数据一起获得了乐趣，这暂时发现了汽车骑行共享应用程序可能会减少醉酒的驱动事件。

训练有素的数据科学家或学术可以在锁定数据中发现揭示有价值的发现。因此，而不是投注新产品版本，尝试将这些资源放在了解新的和有价值的东西。