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在跳到机器学习之前，您需要一个坚实的分析基础

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-09

数字化转型取决于采用
但是新技术的采用和熟练程度可能会对企业造成破坏，映射数据旅程可以让您了解和了解您的组织终到达目的地的位置，并始终启用和采用该技术，如果没有数据旅程提供的清晰度，您的组织将无法成功部署技术。

以下是有效数据旅程的四个要素。

确定您的路线图
与任何旅行一样，您的数据旅程需要一个路线图，让您从当前位置到达目的地。在您到达目的地之前，步是评估您所在的位置，大多数企业首先关注运营报告和仪表板，这可以帮助您从发生的事情中收集业务洞察力，包括销售了多少产品、销售频率和地点，他们还可以确定存在问题的位置，并发出有关需要采取哪些措施的警报，终大多数人都希望分析工具可以帮助进行统计分析、预测、预测分析和优化，有了机器学习，制造商想要了解为什么会发生某些事情，如果趋势继续下去会发生什么，接下来会发生什么以及可以做的的事情是什么。

捕获数据和构建过程和程序
一旦您知道自己要去哪里，就必须捕获对帮助您实现业务目标至关重要的数据，制造商捕获了大量数据，但如果您收集的数据不能解决业务需求，那么这对您的数据处理优先级而言并不重要，数据旅程的这个阶段不仅与您收集的数据有关，还与您的数据策略有关，您如何收集数据、预处理数据、保护数据和安全存储数据，您需要制定流程和程序来高效安全地处理数据资产，需要回答诸如如何利用云来访问数据管理工具、数据质量和数据基础架构等问题。

使业务用户可以访问数据
如今业务用户需要能够访问数据以及有关该数据的业务洞察力，这种数据的民主化使从采购到销售和营销的业务用户可以访问对他们更有效地完成工作必不可少的数据，过去数据是专家的领域，当他们分析数据时，往往会造成运营瓶颈，在数据旅程的这个阶段，重要的是要考虑可以整合和自动化数据收集和分析的数据管理工具，一旦从孤岛中删除数据，就可以通过更高级的分析和数据科学工具对数据进行分析，以收集可以推动您取得成功的业务洞察力。

改变公司文化以全面采用
数据文化差距是许多公司采用高级数据分析工具的常见障碍，当预期使用数据和洞察力的员工不了解数据可以为决策带来的好处时，它可能会造成障碍，在您的团队接受数据驱动的文化并开始智能地使用数据之前，您的公司不会是数据驱动的，如果您想充分利用当今可用的高级数据分析工具并在您的组织中智能地使用数据，您必须首先打下坚实的基础。

您必须通过路线图清楚自己在组织的数据旅程中所处的位置

然后创建有效的数据流程、程序和收集方法，并确定哪些数据管理和分析工具可以支持您的计划，您的团队是采用高级数据分析工具的关键，因此请确保他们接受过培训并了解这些工具如何为他们赋能，一旦您拥有坚实的分析基础，您就可以将机器学习用于推动您的集体成功。

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