大数据很棒，但更大的数据集并不总是意味着更好的见解。虽然今天的CMO受到数据驱动的营销人员的任务，但从巨大的数据中提取价值，他们每天都会看到他们看到的巨大挑战。

在这个最近的VB Insight报告“大数据，遇见愚蠢数据”时，我们问757营销理由如何进行分析。

结果令人惊讶。

当然，令人惊讶的是，CMOS喜欢大数据。74％的CMOS想要更多的数据，并说更多的数据创造了更多的机会。同样令人惊讶的是CMOS更喜欢小组清洁数据到更大的复杂数据集。令人惊讶的是，对于CMO的一半，易于解释或推断数据是他们在广告系列中的首要任务。

换句话说，虽然营销正在获得更多技术，但简单仍然是主要的。

然而，这有其危险。6月安德鲁斯是Linkedin的高级数据科学家告诉VidtureBeat，不仅是数据可访问性，不仅增加了“交出拳头”，而且许多同事在桌子上留下了20％的机会，当他们只能理解80％的数据。

那么，营销专业人员如何利用他们正在使用的80％的数据？显然：在开发新的营销活动时，它的首要任务是强调的。

数据驱动营销活动声音很棒，但是你让他们发生吗？

在大数据中发现的许多案例研究中，符合愚蠢的数据，作者Neil UngerLeider突出了Vail Resorts如何设计利用他们的数据集更好地与客户进行更好地聘用的方式 - 并增加ROI。

通过统一酒店，滑雪山和滑雪学校将数据孤立的数据，沃尔度假村创建了一个数据驱动的营销活动，将所有点连接到Vail的客户触点点。然后，该公司可以创建由用户推动的智能营销活动，导致Twitter和Facebook的超过3500万个社交印象。

然而，执行和最佳实践的问题仍然存在。

营销专业人士使用哪些产品来理解他们的数据？执行竞选活动是什么最重要的因素？专业人士觉得数据扩散会产生机会或困难吗？

访问Neal Ungerleider的报告以查找这些问题的答案;为了进一步探索数据驱动的CMO的作用，他们使用的工具，导致成功的数据策略，最终获胜组织如何在“愚蠢数据”中找到“智能数据”。