该研究还发现，尽管在当前危机中对支持业务至关重要，但仅12％的数据工作者时间用于提供洞察力

再说一次当我们把它放在上下文中时，就是一个多小时，可以说这是花费很少的时间，可以说是在当前环境下数据专业人员重要的工作-从组织内部生成的数据中创建有意义的，可行的见解。

随着数据量的增长，垄断数据专业人员的时间

可悲的是，如果企业在这种大流行期间继续沿着这一轨迹前进，那么随着数据量的增长，对数据专业人员时间的独占只会变得更糟，更多数据意味着更多孤立数据–随着团队努力了解正在生成什么数据以及将数据存储在何处。

孤立的数据意味着数据集不完整，从而降低了所收集数据的质量和影响

结果：数据混乱、数据专业人员会感到混乱，他们可能会自己负责，也许不得不花费更多的时间进行整理。

这个问题只会被COVID-19的影响放大

因为这意味着数据来自企业内部和外部越来越多的来源，随着企业努力了解大流行对他们的意义以及如何应对，造成了更多的孤岛，他们应该做出反应，以地服务于客户，员工和整个社会。

在这种情况下，比以往任何时候都更需要访问准确和可信赖的数据

我们是否正在控制流行病，是否有可能缺乏健康资源，是否已达到高原，地理位置数据能否帮助阻止COVID-19以及如何管理它来控制对我们隐私的影响？现在，我们都知道重要的数据对帮助我们回答这些关键问题并终战胜危机至关重要。

我们还设想了实时收集这些数据并创建技能和信任生态系统以将其转化为结果的难度

为什么完整的数据变得如此重要–从零散的观点转变为整体的观点就像水一样，数据现在在我们的日常生活中起着至关重要的作用-支持社会福祉，经济增长，甚至可以转化为绿色能源。但是，当数据失控，泄漏或过多存储时，数据可能导致大量问题并造成巨大破坏。

实际上对数据的局部或偏见可能会对底线产生负面影响

或者在某些情况下会导致歧视。只有拥有完整而熟练的视图，数据专业人员才能提供准确，可操作的见解，从而使企业能够清晰地制定正确的决策，并有信心在不确定的风险环境中推动其前进。

因此数据是数字化转型的命脉，也是危机中的关键资产。因此，当涉及到数字化发展并帮助组织应对新危机所带来的挑战时，各种规模的企业不仅应访问所有数据，还应将它们编织在一起并确保它们值得信赖。 。

但是，许多企业不知道这就是他们目前所处的位置–分析不完整的数据集以为战略性业务决策提供依据。

数据智能–错失的机会

世界当前面临的严重数据人才短缺只会进一步垄断数据专业人员的时间。皇家学会发现，由于越来越多的企业希望充分利用数据的优势，过去五年来英国对数据工作者的需求增长了两倍。欧盟委员会的数据进一步说明了这一点，这表明2018年有570万数据专业人士，到2025年将增长到1090万。但是，这仍然远远落后于需求。没有完整而发达的数据专业人员团队，数据计划将落在有限的能够执行任务的个人手中，从而进一步延长了他们的时间。

公司不仅需要吸引资源并提高其员工技能，还需要寻找方法使他们现有的团队提供更多服务

然而，由于花在数据管理上的时间如此之多，包括数据分析和数据策略在内的关键活动被大大忽略了。对于某些人来说，这可能已经造成巨大的生产力危机，从而导致收入降低，创新减少，不良的客户体验以及更高的成本和风险。大多数企业在的时候都买不起，随着危机的持续，他们会希望避免的。

这意味着组织必须加倍努力以使其数据更有意义

这一切与数据智能有关，IDC将其定义为“利用业务，技术，关系和操作元数据来提供数据配置文件，分类，质量，位置，沿袭和上下文透明性的能力；使人们，流程和技术拥有可信赖和可靠的数据”。通过优先考虑数据智能，数据专业人员将不再需要花费大量时间来查找，整理和准备整个企业中的数据。数据专业人员将从一开始就可以将业务数据视为可靠的来源，并将他们的精力集中在提供关键的业务见解上。

数据混乱导致数据清晰–无需数据管理员

企业应该在协作实践和工具上进行投资，而不是在数据管理员上浪费宝贵的宝贵时间，而应该通过简单易用的数据集文档，质量证明和推广来加快数据从价值到价值的旅程。有效地部署这些工具将意味着跨数据源精确定位数据，即使是孤立的数据源也可以通过单点管理和访问转变为可重用和可共享的数据资产。这将有助于释放数据专业人员的宝贵时间，并使他们能够致力于分析数据并提供可行的见解来指导业务战略。

对于数据专业人员来说，初始数据分析应该和数字消费者的经验一样容易

当他们预订送餐，订购必需的杂货或在线购买休闲服时，不仅可以单击几下它们即可定向到惠的价格，而且易于消费的等级可以评估质量并常常决定购买，应该为数据专业人员提供清晰简明的初步见解，以帮助他们指导更深入的分析和制定策略。

因此在决定投资哪种工具时，企业应该寻找那些可以交付的工具，并且对数据专业人员来说工作起来会有点困难

他们不仅应该加快对数据的访问，而且还应为数据专业人员提供一种快速的方法，以便一眼评估数据的相关性和可信度，能够根据数据质量，数据受欢迎程度和用户定义的等级提供即时数据健康状况和准确性评估的业务应用程序，极大地减少了数据专业人员的搜索和准备工作，这将使数据专业人员能够集中精力利用组织的数据智能功能。

在当今的气候中，数据正逐渐成为有价值的商品之一，以帮助支持企业抵御大流行，以减轻其严重的影响

但是在这个关键的时刻，许多企业未能充分利用其全部功能，数据专业人员对数据管理员感到困惑，这意味着几乎没有时间进行分析以支持基于数据的业务策略，从而可以帮助组织在终消退之时加速摆脱这种流行病。

投资正确的工具将帮助现有的数据专业人员从一开始就解决效率和生产率问题

企业不应为不的数据而感到满足，如果部署了正确的工具，则各种规模的公司都应该能够访问其员工可以有效利用的快速且可信赖的数据。

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商业联合会数据分析专业委员会