数据分析正在从“具有必备能力”发展为必不可少的“必须具有”业务功能

2020年许多企业预算将集中于投资，以提高其销售和营销团队的分析能力，实际上我们现在预计在2019年至2024年之间，流分析的复合年增长率（CAGR）为28.2％，这仅意味着IT部门必须将其预算的某些控制权交予企业中的其他部门，但是IT如何向其他业务证明其ROI？

科技是每个人的当务之急

IT控制正在发生变化，越来越多的公司正在转向业务管理型IT，超过20％的调查受访者表示，11-23％的技术预算是由IT部门之外的其他部门管理的，他们希望利用数据分析来发展自己的业务，随着所有这些其他部门对数据的兴趣比以往任何时候都高，对“新技术”类别的投资正在增加。

获得IT预算支持

为了确保IT和数据计划能获得高层领导的认可，技术经理必须证明效率成果，并在推动2020年投资的同时提供基于数据的业务案例，无论是IT部门，销售部门还是市场营销部门，都有责任证明技术投资以及由此产生的数据分析将对收入产生积极影响。

如何证明投资回报率

终要求更多的资金用于技术部署需要证明投资回报，可以用多种方法来衡量技术资金的投资回报率，其中一些并不那么明显。

1、更少的时间用于管理和更新技术，从而更好地利用资源

2、基于商业智能创建的客户沟通 可以提高转换率

3、可以通过数据分析识别新的收入流

4、通过可访问的受信任数据增强了客户服务，并且可以识别出对现有客户群有价值的其他服务

将钱放在您的机器学习所在的位置

证明技术投资功效的可靠方法就是一个明确的例子，一个简单的论点是：高级分析和机器学习可以使事情变得更加简单，更简单意味着节省。使数据治理和数据管理民主化终可以提高开发人员的生产率，并赋予非数据专家处理数据的权力。此外，通过建议下一个操作，可以指导用户进行数据之旅。

当软件通过内省数据识别出是否有必要标准化文本列中的数据值时，它建议用户尝试使用“查找并分组相似文本”功能

此功能使用称为文本聚类的高级数据质量功能。通过使用诸如模式识别或推荐之类的智能功能，该软件可以使此复杂功能可用，并且与非数据智能用户相关，终结果是一个使企业和IT用户能够根据所需的准确数据在更少的时间内做出关键决策的组织。这是增加收入和推动业务增长的公式。

释放数据的价值

如果不针对正确的领域，额外的技术资金将无济于事，核心目标应该是使用数据集成和挖掘解决方案，该解决方案将为您的重要业务决策提供可信赖的智能数据，如果没有合适的工具来推动您的业务向前发展，则将更多技术添加到产品组合中会浪费时间和精力–以及预算。