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如何使公司的数据具有可行性

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-03

传统数据收集和分析工具在利用大数据授权公司试图维持其竞争优势时可能无效

公司为简单的分析解决方案而产生的庞大数据量如此之大,以至于经常忽略重要的见解,当组织争夺各自行业的头把交椅时,采用正确的工具来确保他们从中获得最大的回报,并从大数据中获得洞察力对于寻求降低成本和提高效率的企业至关重要。

 

大数据使公司能够做出更明智,更快速的业务决策

对于希望采用数据驱动型思维的企业,定义清晰的公司目标集可以帮助分析师专注于他们应该挖掘哪些数据以及可以消除哪些数据,通过专注于正确的数据而获得的见解可以帮助优化销售渠道,预测业务成果甚至可以改变团队在组织内的运作方式。

 

使用正确的工具和策略集,大数据不仅是使企业盈利的一种方法

而且越来越多地被用于制定实时业务决策,它可以使医生在走进医院后立即为患者提供救生诊断和治疗选择,零售商使用高性能分析来更好地了解他们的目标客户群,并确定改善店内客户服务的方法,机器学习和人工智能工具可以快速捕获,过滤和分析数据,以加快响应时间并确定在分析阶段最相关的信息,在各个行业中公司都在利用大量的结构化和非结构化数据来帮助制定复杂的业务决策。

 

仅收集任何类型的数据不足以使企业推断出有用的信息

不同的目标依赖于不同类型的数据,首先确定最终目标可以帮助企业确定应收集哪些信息,公司是否专注于提高客户满意度或试图促进特定产品的销售?从社交媒体提要中收集的数据可能有助于客户增长战略,但对于通知卓越运营可能没有用,一旦企业致力于对大数据技术的投资,他们就需要了解并确定大数据适合其现有运营的位置,并准备根据需求和已确定的业务成果来调整数据收集。

 

一次一步:公司如何将原始数据转化为有价值的见解

考虑大数据分析的企业面临的最大挑战是大量可用数据,并且低估了总体工作范围,基本的分析工具可能没有配备来容纳大量数据或实时提供洞察力,并且缺乏对复杂系统的支持会减慢数据的采用,通过专注于四个关键策略,企业可以采取行动将其原始数据转化为可操作的见解,从而推动利润增长。

 

利用干净的数据加速决策

数据收集可能很混乱,信息是从多个渠道收集的,并非所有收集的数据在分析之前都经过标准化处理,清理或纠正“脏”数据可帮助分析人员删除可能导致错误的决策制定的任何信息,并且跨平台的数据规范化使团队更容易准确地了解他们在看什么。企业还应该考虑使用配备有自适应决策管理系统的工具,这些工具可以实时捕获,过滤和分析数据。

 

不要低估工作范围

大数据的众多好处是如此吸引人,以至于大多数公司都在不考虑确切工作范围的情况下直接加入,如果现有的解决方案不具备处理大量数据的能力,那么没有合适的工具可能会阻碍进度甚至中断分析过程,其他问题例如不问正确的问题或无法分析正确的数据类型,也使可能无法从大数据中看到所需结果的企业感到沮丧。

 

利用自动化来简化数据分析

清理数据并开发内部流程以支持高性能分析后,企业便可以转向自动化以提高效率,自动化在数据收集过程中为企业提供了帮助,使数据科学家可以将更多的精力放在大数据的分析部分上,而不必将精力放在手工的冗余工作上。除了简化数据科学家的工作流程之外,自动化还可以帮助企业更快地得出更明智的结论,因为分析师对后端的关注减少了。

 

可视化数据以降低复杂性

在收集数据之后进行分析,但是解释大型数据集可能会造成混乱和复杂,通过数据可视化,可以根据他们的上下文和他们试图传达的信息来呈现分析,以便决策者更好地理解数据,使用业务信息的图形表示使数据更易于提取,并使分析师可以根据该信息做出宏观决策,它还可以帮助数据科学家更快地发现数据趋势并简化复杂数据,以便其他团队可以发现针对其业务领域的见解。

 

推动成为数据驱动型公司的努力使企业重新考虑了从大数据中获取有价值的见解的方法,以便立即做出决策,通过制定适当的计划,企业可以利用大数据分析提供的机会,并使其与竞争对手区分开来。

 

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