当您考虑数据分析时很可能会想到一个博学的科学家的形象

费力地仔细研究大量电子表格中的数字列，试图弄清楚如何处理这些数字，谁会为此感到兴奋？好吧当您添加一些情境时，分析就开始变得有趣起来，数据分析师甚至没有意识到有多少体育迷？询问特定团队的热心粉丝，他们可能会根据性能数据为您提供有关即将到来的游戏的可能结果的非常准确的预测，棒球也不例外。

筛选大量数据

就像智能数据分析可以帮助团队识别并利用其优势和劣势来获得竞争优势一样，它还可以帮助企业做出明智的业务决策，从而将他们推向市场顶端，但是这里的关键是要识别哪些数据有用，哪些数据应该忽略，数据过多会导致信息过载，从而导致决策被过度分析和延迟，车队老板和教练对提高车队绩效所需的数据类型有特定的想法。

内部团队会同时向C级高管提供大量数据，以期尽快交付数据

但是决策者还需要数据的上下文及其含义，以便做出明智的选择，三大汽车制造商之一的首席执行官曾评论：“我们拥有世界上所有的数据，但我们仍然没有信息。怎么会这样？”自动化数据管理过程和数据交付速度可驱动价值。但仅在数据有用时。想象一下，有关各个团队成员的信息量与他们的目的或职能无关。

当数据具有相关性和上下文时，它才真正有价值

通过自动化和分析数据来确保数据与组织及其目标相关，才能获得成功，数据收集和分析有助于消除现场的随机性和“运气”组合，场况，天气和位置都经过分析以预测未来的表现，随着团队使用数据增强他们的技能并利用对手的弱点，比赛和比赛的质量只会不断提高，我们都感谢技术和大数据的实现，从同样的意义上说，要实现业务目标，需要在自动化和智能分析输入的正确组合基础上建立组织的数据策略，自动化数据管理流程与投资以查找数据上下文相结合，将有助于做出明智的决策，从而推动组织向前发展。