阻碍数据驱动的 5 个挑战

已发表: 2021-11-30

企业与其数据之间的关系正在发生转变。通过采用端到端的思维方式，组织将能够在更大程度上将数据转化为业务价值。

通过将一线团队的数据与他们与客户的日常互动相结合，然后再转化回公司的内部网络，创建了端到端的数据文化。

根据我们在军事情报和以人为本的设计方面的工作经验，以及 1,000 多名商业领袖的见解，我们确定了组织在尝试建立数据驱动文化时面临的五个关键挑战。

数据驱动决策的范围

数据驱动的决策是收集和分析数据，从中推断出洞察力，然后根据该洞察力做出决策的过程。

该过程是客观的，可以根据指标对数据的影响进行分析。

每个制造业都可以从数据驱动的决策中受益。为了节省时间，管理层可以计划什么会加快生产。

数据驱动的决策还可以使用过去的信息来预测未来会发生什么。在没有数据的情况下，很容易做出错误的假设并受到偏见的影响。商业巨头可以使用这种方法进行诊断建模、数据分析和处理以提高性能。

增强战略敏捷性
销售数据、材料成本和市场预测等数据一直被企业用来制定业务战略。这些策略在很大程度上受到现代企业可用数据的多样性、速度和数量的影响。
由于越来越多地采用需要低延迟访问大量数据的新兴技术和应用程序，数据驱动型企业必须善于快速获取、分析和处理新数据。

提高客户可见度
聪明地使用数据的企业比以往任何时候都更了解其客户。您可以了解您的客户来自哪里、他们的需求是什么、他们想购买什么、他们想如何购买以及他们希望如何与您联系。

数据收集并不是了解客户的秘诀。它是关于有能力统一来自多个来源的数据，然后让组织中最需要它的人可以访问、操作和理解这些数据。这种分析的复杂性和复杂性需要下一代网络基础设施。

洞察力驱动创新
充分了解客户的数据驱动型企业可以利用这些见解来改进其客户的应用程序、产品和体验。
例如，零售业已经能够使用客户数据从他们的店内体验中设想客户想要什么。
零售商正在通过不断的创新发展未来的商店，也为其他行业提供经验。

运营效率
成功的企业建立在满意的客户之上。许多公司忽略了这样一个事实，即幕后改进可能是改善客户体验的最有效方式。
企业可以通过智能监控数据来实时优化运营。企业可以通过收集有关设备状况、运输路线、天气模式、供应链健康状况、库存的数据来跟踪和自动调整流程和运营，以响应中断和需求。

实时资本洞察
大多数企业的维护和资本支出都是基于猜测，而不是数据。关于何时维修或更换机器的猜测是基于估计的。

更具挑战性的情况是设备故障导致维护和购买决策，从而导致生产力损失和意外支出。

数据质量
第一个数据驱动的挑战是在数据驱动的项目中，数据发现可能是一项至关重要的基础任务。根据标准，例如以用户为中心的框架和其他组织框架，可以发现数据质量的方法。
解决方案
除了数据剖析和数据探索的方法外，分析人员还将能够检查其使用的影响以及数据集的质量。遵循数据质量周期以改进和确保高数据质量至关重要。

整合数据
数据集成是将来自不同来源的数据组合在一起并将其存储在一起以获得统一视图的过程。数据集成问题很可能是由组织内的不一致数据引起的。

解决方案
为了解决复杂的数据集成问题，可以使用多个数据集成平台。借助数据集成工具，您可以自动化和编排转换、创建可扩展框架、自动优化查询性能等。

数据的不确定性
产生不确定性的原因有很多，包括测量错误、处理错误等。使用真实世界的数据时，应该预料到错误和不确定性。
解决方案
使用强大的不确定性量化和分析软件工具可以简化复杂系统的模拟、测试和分析。

转换数据
转换数据是来自多个来源的最后一个数据驱动的挑战，这些来源通常彼此不兼容，因此需要在它们一起使用之前进行清理和规范化。为了从数据中获得有意义的见解，数据转换可以描述为将数据从一种格式转换为另一种格式。尽管可以将整个数据转换为可用的形式，但 ETL 项目仍然存在一些问题，例如数据速度的提高、修复损坏的数据连接所花费的时间等。

解决方案
可以使用不同的 ETL 工具来提取数据并以适当的格式存储以进行分析，包括 Ketl、Jedox 等。

在深入了解这些挑战后，我们开发了框架，使业务团队能够在需要的时间、地点和方式与数据进行通信。

团队成员需要能够全面思考并以更扁平的结构做出决策以实现这一目标。通过正确执行此操作，您将能够每天将组织的数据转化为真正的业务价值。

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