阻礙數據驅動的 5 個挑戰

已發表: 2021-11-30

企業與其數據之間的關係正在發生轉變。通過採用端到端的思維方式，組織將能夠在更大程度上將數據轉化為業務價值。

通過將一線團隊的數據與他們與客戶的日常互動相結合，然後再轉化回公司的內部網絡，創建了端到端的數據文化。

根據我們在軍事情報和以人為本的設計方面的工作經驗，以及 1,000 多名商業領袖的見解，我們確定了組織在嘗試建立數據驅動文化時面臨的五個關鍵挑戰。

數據驅動決策的範圍

數據驅動的決策是收集和分析數據，從中推斷出洞察力，然後根據該洞察力做出決策的過程。

該過程是客觀的，可以根據指標對數據的影響進行分析。

每個製造業都可以從數據驅動的決策中受益。為了節省時間，管理層可以計劃什麼會加快生產。

數據驅動的決策還可以使用過去的信息來預測未來會發生什麼。在沒有數據的情況下，很容易做出錯誤的假設並受到偏見的影響。商業巨頭可以使用這種方法進行診斷建模、數據分析和處理以提高性能。

增強戰略敏捷性
銷售數據、材料成本和市場預測等數據一直被企業用來製定業務戰略。這些策略在很大程度上受到現代企業可用數據的多樣性、速度和數量的影響。
由於越來越多地採用需要低延遲訪問大量數據的新興技術和應用程序，數據驅動型企業必須善於快速獲取、分析和處理新數據。

提高客戶可見度
聰明地使用數據的企業比以往任何時候都更了解其客戶。您可以了解您的客戶來自哪裡、他們的需求是什麼、他們想購買什麼、他們想如何購買以及他們希望如何與您聯繫。

數據收集並不是了解客戶的秘訣。它是關於有能力統一來自多個來源的數據，然後讓組織中最需要它的人可以訪問、操作和理解這些數據。這種分析的複雜性和復雜性需要下一代網絡基礎設施。

洞察力驅動創新
充分了解客戶的數據驅動型企業可以利用這些見解來改進其客戶的應用程序、產品和體驗。
例如，零售業已經能夠使用客戶數據從他們的店內體驗中設想客戶想要什麼。
零售商正在通過不斷的創新發展未來的商店，也為其他行業提供經驗。

運營效率
成功的企業建立在滿意的客戶之上。許多公司忽略了這樣一個事實，即幕後改進可能是改善客戶體驗的最有效方式。
企業可以通過智能監控數據來實時優化運營。企業可以通過收集有關設備狀況、運輸路線、天氣模式、供應鏈健康狀況、庫存的數據來跟踪和自動調整流程和運營，以應對中斷和需求。

實時資本洞察
大多數企業的維護和資本支出都是基於猜測，而不是數據。關於何時維修或更換機器的猜測是基於估計的。

更具挑戰性的情況是設備故障導致維護和購買決策，從而導致生產力損失和意外支出。

數據質量
第一個數據驅動的挑戰是在數據驅動的項目中，數據發現可能是一項至關重要的基礎任務。根據標準，例如以用戶為中心的框架和其他組織框架，可以發現數據質量的方法。
解決方案
除了數據剖析和數據探索的方法外，分析人員還將能夠檢查其使用的影響以及數據集的質量。遵循數據質量週期以改進和確保高數據質量至關重要。

整合數據
數據集成是將來自不同來源的數據組合在一起並將其存儲在一起以獲得統一視圖的過程。數據集成問題很可能是由組織內的不一致數據引起的。

解決方案
為了解決複雜的數據集成問題，可以使用多個數據集成平台。借助數據集成工具，您可以自動化和編排轉換、創建可擴展框架、自動優化查詢性能等。

數據的不確定性
產生不確定性的原因有很多，包括測量錯誤、處理錯誤等。使用真實世界的數據時，應該預料到錯誤和不確定性。
解決方案
使用強大的不確定性量化和分析軟件工具可以簡化複雜系統的模擬、測試和分析。

轉換數據
轉換數據是來自多個來源的最後一個數據驅動的挑戰，這些來源通常彼此不兼容，因此需要在它們一起使用之前進行清理和規範化。為了從數據中獲得有意義的見解，數據轉換可以描述為將數據從一種格式轉換為另一種格式。儘管可以將整個數據轉換為可用的形式，但 ETL 項目仍然存在一些問題，例如數據速度的提高、修復損壞的數據連接所花費的時間等。

解決方案
可以使用不同的 ETL 工具來提取數據並以適當的格式存儲以進行分析，包括 Ketl、Jedox 等。

在深入了解這些挑戰後，我們開發了框架，使業務團隊能夠在需要的時間、地點和方式與數據進行通信。

團隊成員需要能夠全面思考並以更扁平的結構做出決策以實現這一目標。通過正確執行此操作，您將能夠每天將組織的數據轉化為真正的業務價值。

為什麼數據驅動的文化對數字化轉型至關重要

數據驅動營銷很重要的 3 個原因？

需要密切關注的數據驅動的頂級營銷趨勢