2020年向我们传授了什么数据以及2021年它将如何塑造
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-19
尽管2020年需要进行更深入的分析，但以下是过去一年中与数据相关的主要经验教训
响应等于生存，企业总是谈论敏捷性和灵活性，去年是证明这一点的一年，企业被迫考虑以新的方式留住客户并为客户提供服务，而时间至关重要。拥有正确数据策略的企业能够做出快速的数据驱动型决策，以针对新需求和客户期望调整其企业，系统和流程。
销售和营销受到考验所以你说你是数据驱动的？
同样2020年是证明这一点的一年，销售团队没有与客户的实际联系，办公室电话号码已不再使用，营销团队削减了预算，不得不依靠数据来优化支出，并以新的方式与买家建立联系。团队必须从“视觉飞行”转向“仪器飞行”技术，数据质量较高（一致，干净和合并）的公司具有竞争优势。
数字化走到了前沿面对面的客户访问受到限制
零售商无法提供商店样品或测试仪产品，数据创新者找到了向数字化转型的方法，代表和教练为服务客户而进行的在线互动已成为一种规范，数据成为医疗保健的脉搏，数据访问是生命科学的驱动力，企业临床信息，选择地点，受试者和研究者，终找到COVID的治疗方法和疫苗，都是关于数据管理的，同样医疗保健提供者通过分析其能力，订购合适的用品，安排设备，对患者进行优先排序以及使用远程医疗来依靠数据来管理不断增加的入院率。
削减数据束缚
数据不用于收集或报告，数据用于决策，推动创新，以及确定任何产品或服务价值的货币，我们将看到组织将更加协调一致地努力，以使各个职能部门之间的数据可用，以实现运营的一致性，我们将看到公司在数据交换中向合作伙伴开放数据，并通过“数据即服务”将其数据提供给其他公司。
数据隐私意识
您对数据的权利将得到加强，技术将支持这一点，随着数据跨部门，跨公司，跨国际边界移动，我们将建立确保隐私的机制，企业将需要考虑用于数据匿名化，令牌化，PII识别，掩蔽，泛化，随机化和微扰的工具，保持数据血统和可追溯性回到确切的源和时间点将是至关重要的。
人工智能和机器学习的数据
在过去的12个月中，与过去的5年相比，产生了更多的数据科学家，个人信息会不断更新，其中包含有关完成ML及其业务应用程序课程和证书的个人的信息，这真是个好消息，越来越多的人意识到AI和ML的价值，创新将越快，要进一步迈出这一步，AI / ML本身是否可以成为企业的独特优势？AI平台和ML算法已成为当今的商品，免费提供！那么谁将拥有优势？具有数据和使用该数据的领域专业知识的人员，再读一遍现在是时候将数据科学带出科学实验室并带入现实世界了。
利用动态数据
如果您的数据操作类似于：收集数据>，组织数据>分析数据>生成报告>做出决策，那么您已经落后并注定要失败，您的竞争步伐越来越快，他们没有每周进行主数据同步并生成季度报告，他们正在高速捕获，组织和移动数据，以在任何情况下做出业务决策，它们正在影响参与点的客户体验，想想高速算法交易，数据必须启用实时操作。
了解快速数据的数据质量
当数据快速移动时，您的数据质量工具也应该赶上，毕竟垃圾在垃圾里了，数据的质量决定了决策的有效性，技术必须适应不断变化的数据，您不再可以依靠清理和重复数据删除静态数据的工具，您的系统必须确定运动中的数据的问题，异常和风险，异常检测和即时根本原因识别的数据可观察性将变得至关重要，欺诈，收入外流，不良的客户服务，库存缺货，单击您的电子邮件的机器人都可以从早期发现中受益。
体现价值的数据以价值为导向的客户正在上升
客户将奖励符合其信念和价值观的组织。口头上的服务还不够，客户会要求提供数据，有机，纯素食，公平交易，多样化，对社会负责，慈善，包容-公司将不再能够随意使用这些词，他们将不得不用数据证明价值。能够证明追踪供应链的数据沿袭或显示包容性和多样化招募和招募数据的组织将具有竞争优势。
现在正在管理几种成功的疫苗
响应等于生存，企业总是谈论敏捷性和灵活性，去年是证明这一点的一年，企业被迫考虑以新的方式留住客户并为客户提供服务，而时间至关重要。拥有正确数据策略的企业能够做出快速的数据驱动型决策，以针对新需求和客户期望调整其企业，系统和流程。
销售和营销受到考验所以你说你是数据驱动的？
同样2020年是证明这一点的一年，销售团队没有与客户的实际联系，办公室电话号码已不再使用，营销团队削减了预算，不得不依靠数据来优化支出，并以新的方式与买家建立联系。团队必须从“视觉飞行”转向“仪器飞行”技术，数据质量较高（一致，干净和合并）的公司具有竞争优势。
数字化走到了前沿面对面的客户访问受到限制
零售商无法提供商店样品或测试仪产品，数据创新者找到了向数字化转型的方法，代表和教练为服务客户而进行的在线互动已成为一种规范，数据成为医疗保健的脉搏，数据访问是生命科学的驱动力，企业临床信息，选择地点，受试者和研究者，终找到COVID的治疗方法和疫苗，都是关于数据管理的，同样医疗保健提供者通过分析其能力，订购合适的用品，安排设备，对患者进行优先排序以及使用远程医疗来依靠数据来管理不断增加的入院率。
削减数据束缚
数据不用于收集或报告，数据用于决策，推动创新，以及确定任何产品或服务价值的货币，我们将看到组织将更加协调一致地努力，以使各个职能部门之间的数据可用，以实现运营的一致性，我们将看到公司在数据交换中向合作伙伴开放数据，并通过“数据即服务”将其数据提供给其他公司。
数据隐私意识
您对数据的权利将得到加强，技术将支持这一点，随着数据跨部门，跨公司，跨国际边界移动，我们将建立确保隐私的机制，企业将需要考虑用于数据匿名化，令牌化，PII识别，掩蔽，泛化，随机化和微扰的工具，保持数据血统和可追溯性回到确切的源和时间点将是至关重要的。
人工智能和机器学习的数据
在过去的12个月中，与过去的5年相比，产生了更多的数据科学家，个人信息会不断更新，其中包含有关完成ML及其业务应用程序课程和证书的个人的信息，这真是个好消息，越来越多的人意识到AI和ML的价值，创新将越快，要进一步迈出这一步，AI / ML本身是否可以成为企业的独特优势？AI平台和ML算法已成为当今的商品，免费提供！那么谁将拥有优势？具有数据和使用该数据的领域专业知识的人员，再读一遍现在是时候将数据科学带出科学实验室并带入现实世界了。
利用动态数据
如果您的数据操作类似于：收集数据>，组织数据>分析数据>生成报告>做出决策，那么您已经落后并注定要失败，您的竞争步伐越来越快，他们没有每周进行主数据同步并生成季度报告，他们正在高速捕获，组织和移动数据，以在任何情况下做出业务决策，它们正在影响参与点的客户体验，想想高速算法交易，数据必须启用实时操作。
了解快速数据的数据质量
当数据快速移动时，您的数据质量工具也应该赶上，毕竟垃圾在垃圾里了，数据的质量决定了决策的有效性，技术必须适应不断变化的数据，您不再可以依靠清理和重复数据删除静态数据的工具，您的系统必须确定运动中的数据的问题，异常和风险，异常检测和即时根本原因识别的数据可观察性将变得至关重要，欺诈，收入外流，不良的客户服务，库存缺货，单击您的电子邮件的机器人都可以从早期发现中受益。
体现价值的数据以价值为导向的客户正在上升
客户将奖励符合其信念和价值观的组织。口头上的服务还不够，客户会要求提供数据，有机，纯素食，公平交易，多样化，对社会负责，慈善，包容-公司将不再能够随意使用这些词，他们将不得不用数据证明价值。能够证明追踪供应链的数据沿袭或显示包容性和多样化招募和招募数据的组织将具有竞争优势。
现在正在管理几种成功的疫苗
让我们看一下领导数据管理策略的公司如何走在前列，并做了诸如重新库存零售货架或转向生产消毒剂而不是化妆品的事情，让我们确认一下企业如何从实体店到在线，从坐下到路边，让我们鼓掌，他们能够加快临床试验并在全球范围内协调工作，数据将继续保持竞争优势，并随着客户的发展而推动客户体验的发展，敏捷，响应迅速的数据策略将决定成功。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
