为了发挥数据分析的优势我们应该怎样做？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-12
尽管分析技术的采用率在上升，但很少有企业看到可观的收益
尽管近年来这是在投资方面的头等大事，但仅有9％的组织认为他们在BI和分析领域已经达到了变革性的成熟水平，中东和非洲的30％的受访者认为他们从数据分析计划中获得了任何差异化或变革性的收益，鉴于运行数据驱动的业务在商业社区中广受赞誉，因此很少有人能完全实现完全数据驱动的模型，这可能令人感到惊讶，这不是因为公司没有使用他们的数据，他们只是在试图了解它们的本质，考虑到技术大量涌出的复杂数据，这不足为奇。
尚未首先确定如何解决采用数据分析挑战的热切组织会陷入徒劳的陷阱
首先他们必须搜索自己的数据，无论是在专有应用程序，部门商业智能数据库中还是在数据湖中积累，查找数据进行分析都是无法克服的，此外黑暗的零散的数据的泛滥也增加了，未知且看不见的宝贵数据收集的是尘土而不是洞察力，令人头疼的是，大多数组织仍旧依赖传统基础架构，这可能导致数据管道效率低下和延迟，为了克服这些挑战并加快其数字化转型，许多组织可能会从有限或汇总的数据中简化或提取见解，这只会产生几乎没有价值的广泛结果，值得庆幸的是，克服数据分析的障碍要比支持这种宝贵业务收益的技术复杂得多。
请确保您的组织具有清晰且面向未来的数据策略
在转换分析环境之前，您想知道前进的方向，这似乎是无法克服的，尤其是因为许多组织已使用不同（且几乎未集成）的应用程序建立了数据孤岛，但是值得花时间对组织拥有的数据进行全面了解，并确保与组织中的数据相关的每个人都清楚地了解您要使用它来实现什么，许多组织选择一步将所有数据移动到云中，而他们的手指指的是一切都不会崩溃，这可能是冒险的，更不用说压力了，更好的方法是对小型项目采取有步骤的措施来测试水域，同样重要的是要考虑您的目标是将所有内容都存储在云中还是仅将部分数据存储在云中（其余部分出于业务和法规原因而保留在本地）。
正确的数据策略是一回事
寻找合适的技术来交付它是另一回事，着眼于未来并考虑为云项目选择的技术的可扩展性和可持续性很重要，解决方案等新兴技术引起了人们的关注。快速分析数据库是大规模运行预测分析的关键。结合可与现有系统集成的内存技术，使其适用于从公共到私有再到混合的各种可能的云方案，这种分析环境可帮助组织在竞争中保持领先地位。
没有用户群拥护的一套技术工具是什么？
应对数据分析挑战重要的是数据教育以及持续的培训和开发，一方面决策者需要具备必要的数据素养，以便根据他们拥有的数据做出明智且可操作的决策，业务用户需要理解和评估他们的信息，并将其置于战略环境中，另一方面，数据分析师和数据科学家（以及其他大量从事数据工作的人员）需要进行持续的培训，以确保他们的分析技能保持敏锐并且技术专长不断增强。
成功实施后，数据分析可为企业带来变革，带来巨大的竞争优势
尽管近年来这是在投资方面的头等大事，但仅有9％的组织认为他们在BI和分析领域已经达到了变革性的成熟水平，中东和非洲的30％的受访者认为他们从数据分析计划中获得了任何差异化或变革性的收益，鉴于运行数据驱动的业务在商业社区中广受赞誉，因此很少有人能完全实现完全数据驱动的模型，这可能令人感到惊讶，这不是因为公司没有使用他们的数据，他们只是在试图了解它们的本质，考虑到技术大量涌出的复杂数据，这不足为奇。
尚未首先确定如何解决采用数据分析挑战的热切组织会陷入徒劳的陷阱
首先他们必须搜索自己的数据，无论是在专有应用程序，部门商业智能数据库中还是在数据湖中积累，查找数据进行分析都是无法克服的，此外黑暗的零散的数据的泛滥也增加了，未知且看不见的宝贵数据收集的是尘土而不是洞察力，令人头疼的是，大多数组织仍旧依赖传统基础架构，这可能导致数据管道效率低下和延迟，为了克服这些挑战并加快其数字化转型，许多组织可能会从有限或汇总的数据中简化或提取见解，这只会产生几乎没有价值的广泛结果，值得庆幸的是，克服数据分析的障碍要比支持这种宝贵业务收益的技术复杂得多。
请确保您的组织具有清晰且面向未来的数据策略
在转换分析环境之前，您想知道前进的方向，这似乎是无法克服的，尤其是因为许多组织已使用不同（且几乎未集成）的应用程序建立了数据孤岛，但是值得花时间对组织拥有的数据进行全面了解，并确保与组织中的数据相关的每个人都清楚地了解您要使用它来实现什么，许多组织选择一步将所有数据移动到云中，而他们的手指指的是一切都不会崩溃，这可能是冒险的，更不用说压力了，更好的方法是对小型项目采取有步骤的措施来测试水域，同样重要的是要考虑您的目标是将所有内容都存储在云中还是仅将部分数据存储在云中（其余部分出于业务和法规原因而保留在本地）。
正确的数据策略是一回事
寻找合适的技术来交付它是另一回事，着眼于未来并考虑为云项目选择的技术的可扩展性和可持续性很重要，解决方案等新兴技术引起了人们的关注。快速分析数据库是大规模运行预测分析的关键。结合可与现有系统集成的内存技术，使其适用于从公共到私有再到混合的各种可能的云方案，这种分析环境可帮助组织在竞争中保持领先地位。
没有用户群拥护的一套技术工具是什么？
应对数据分析挑战重要的是数据教育以及持续的培训和开发，一方面决策者需要具备必要的数据素养，以便根据他们拥有的数据做出明智且可操作的决策，业务用户需要理解和评估他们的信息，并将其置于战略环境中，另一方面，数据分析师和数据科学家（以及其他大量从事数据工作的人员）需要进行持续的培训，以确保他们的分析技能保持敏锐并且技术专长不断增强。
成功实施后，数据分析可为企业带来变革，带来巨大的竞争优势
它使组织能够有效利用利润，提高利润率，提高客户满意度，从而留住客户，推动创新并帮助开展新业务，正确的数据策略，适当的技术以及训练有素的用户和分析师的结合对于化这些收益至关重要。
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