每个企业都希望从其数据中获得收益，但是与传统数据类型不同，今天的数据量结构还不完善-尤其是文本数据，其中包括对话，社交帖子，调查，产品评论，文档和客户反馈，企业可以利用文本分析和自然语言处理（NLP）的功能从文本数据中提取可行的见解。

您需要正确组合数据策略，技术以及训练有素的用户和分析师，数据是组织中有价值的资产之一，人员领导力和创造力都在其中，如果使用得当，数据可以挖掘出宝贵的见解，以帮助预测需求，克服运营挑战并保持竞争优势，超过一半的组织（54％）希望使用数据和分析来提高流程效率，同时将客户体验和新产品开发放在第二位（被调查者中有31％引用）。

自公司开始采用数字化转型之路以来，这种转型的性质已经改变。如今，分析和信息对于您的企业在数字世界中的成功至关重要，上世纪90年代后期，互联网还处于起步阶段，公司“走向数字化”的概念意味着他们创建了一个基本网站，为他们提供了在互联网上的存在的机会，客户可以在其中了解更多信息。随着互联网的成熟和使用的增加，企业意识到他们需要提供电子商务作为其数字体验的基本特征，否则他们将被抛在后面。

为了从数据中获得收益，您需要一个全面的数据策略。我们看一个四个阶段的到期模型，在过去十年中，商业智能世界发生了变化。作为数字，您必须了解创建可带来业务影响的数据策略时应考虑的因素。

停止购买'分析产品-是时候对答案进行投资了，为了使客户关注决策价值链，这对我来说很有意义，答案对企业而言比分析更具价值（甚至不提数据），可悲的是，这个口号还远远不够。只有通过行动（已落实，已完成和持续进行），才能实现从次数据捕获或信息定义到底线影响的价值创造链。该链的部分将数据和信息与知识和意义联系起来。第二部分包括决策，操作和确认。

将如何使您的组织快速实现流程和决策的自动化，同时将其小化。资源需求，同时消除了与馈送未被完全信任的AI和ML数据相关的风险。反过来，您的数字业务转型将被加速，您的竞争优势将变得坚如磐​​石，AI和ML的命脉是数据，用作输入的数据必须完全可信。适用于不同业务流程和分析的主数据必须满足一系列数据质量维度。