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数据分析应成为公司文化的一部分

大多数组织已经开始转向高级数据和分析。一般而言,高级分析和分析不仅可以为业务运营增加价值并提高盈利能力,而且如果得到有效利用,还可以提供大量的可能性。但是,许多企业仍在努力最大程度地利用这些机会。为了利用您的数据,必须解决一些挑战。数据仍然分散在不同的系统和部门中,采购和数据清理通常是手动的,数据专家却很少,而数据复杂性和隐私法规则在不断增加。

为了成为数据驱动的和使数据更易于访问,组织必须努力缓解这些挑战,以实现分析的全部潜力。这不必太复杂;企业可以采取一些简单的步骤来充分利用分析的潜力,并朝着数字化转型迈进。

建立与业务成果挂钩的数据策略

尽管组织已经在从其数据和分析中获取价值,但是许多组织却忽视了使数据起作用的核心要素,这是与业务影响息息相关的强大治理和体系结构。重要的是在数据和分析项目中尽早证明价值,并确保在业务范围界定阶段,我们不断将任何数据计划带回业务战略和成果中。

数据策略还应考虑更广泛的数据生态系统,以开拓更广泛的数据用例并解锁数据协作和信息共享。此外,数据策略还必须考虑数据隐私立法以及对不同法规(例如澳大利亚隐私原则和欧盟的GDPR)的遵守情况。

投资新数据软件和工具

投资数据分析软件,人工智能技术和机器学习工具可以帮助实现流程自动化,从而减少用于分析数据集并在数据集之间建立关联的时间。

例如,机器学习工具可以使诸如识别和解决许多数据质量问题以及潜在客户何时离开的过程自动化。虽然其他类似LIME的技术(本地可解释模型不可知性解释的缩写)有助于使机器学习算法模型更容易理解其结论,这可以减少IT团队需要花费在法律上的时间。

投资具有强大数据摄取和集成功能的数据平台(如Microsoft Azure)可以克服与孤立数据相关的挑战,同时自动实现跨各种数据类型的ETL流程。

公司文化

数据驱动的文化是使本地数字公司与同类公司区别开来的决定因素之一。确保正确的心态是至关重要的,以便所有决策都是由数据驱动的。实施数据计划需要所有部门之间进行有效的沟通和跨职能的协作。

要成为敏捷企业,公司文化和领导力还必须支持数据素养,创新和新观念的传播。为什么不尝试数据可视化竞赛,或建立卓越的分析中心!

同样,如上所述,使业务成果与数据计划保持一致也是数字化转型的根本动力。考虑全局并确认数据和分析是您业务的工具,这总是很实际的做法。

由于大多数企业已经在迈向以数据为主导的企业,因此现在是时候让数据领导者展示其价值了。通过利用创新的现成解决方案和平台并专注于与业务紧密结合,IT团队和数据领导者可以提供领导者越来越希望看到的投资回报。

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