数据收集的过程中,分析和管理对任何现代商业的成功至关重要。那些使用数据情报容易获得高质量的数据在一个相貌连接和电力业务不只是提升自己在数字转型的时代,但也创建一个引人注目的,竞争优势的组织。
然而,这个数据情报任务是说起来容易做起来难。等企业正面临的挑战很多,特别是当它涉及到利用数据在一个企业的文化在其第一次尝试数据情报。
为了克服这些障碍,企业必须首先了解他们所面临的障碍,利用他们现有的全功率蠕升通常是最大的挑战站在从数据中提取真正的价值。一旦清楚地了解这些障碍,可以制定新流程精简数据业务受益的智慧和许多有价值的方法。这包括统一,确保现有和输入数据的可信度。
识别障碍和克服他们都没有一个艰难的过程,尤其是在专业指导和集中致力于改进流程。许多组织已经成功地利用他们的数据,获得巨大的回报。
数据情报的重要性
而毫无疑问,数据是成功不可或缺的组织在一个现代的、数据驱动的世界里,确切的数据情报的重要性仍然是一个模糊的概念。每个人都知道它很重要,但并不是每个人都知道why-especially不是必要的程度来实现有效的流程连接和电力业务。
利用数据的操作和财务影响你的优势,而不是让它压倒你的组织深远的。一流的组织,定义为被阿伯丁,20%的受访企业表现出更高水平的客户满意度、营业利润、劳动生产率,超过其他公司。这些清晰的指标成功很强的相关性与优越的方法分享数据情报,给组织优先考虑有效的数据使用和实现精简流程上风。
高质量数据的连续流动,这些一流组织压力使他们能够做出更好的决策,找到并保持成功。不仅通过奉献他们的资源和时间来解决数据管亚博 在线理问题,但确保他们有结构来消除它们,这些组织超过他们的运营和财务目标。
更妙的是,这一结果在任何业务的集中数据智能方法。
数据的斗争
实现一流组织享有的成功的程度不会偶然发生。有很多数据相关环游一个一致的基础上,克服障碍,和大多数的这些斗争是共享的组织各行业。数据不断上升的浪潮,不断积累的数据创建自己的挑战。事实上,大约20%的公司确认这是一个主要挑战他们面数据简单地增长过快是正确分析和管理。
无休止的增加并不是唯一一个组织所面临的数据维护问题。数据竖井复合问题通过隔离数据的位置和方式,使他们无法访问和信息差。近26%的组织发现访问他们的数据太困难问题,流血到其他数据管理困境。高达41%的低质量数据作为组织报告的问题,并指出这种劣质数据通知决定和产生负面影响。缺乏信任的数据,这个问题是一个重大的副作用产生明显的问题,作为一个很好的例子可以滚雪球的数据管理问题。
与数据挣扎所以普遍组织两个突出问题arise-what解决方案和成功的组织做的事有什么不同?
优先级数据情报
最好的方法之一来修改你的数据情报方法是评估成功的企业在做什么不同的过程和模型。虽然每个企业都是不同的,这种模仿的方法和适应会给你一个强大的起点决定你的方法有不足以及如何改善。毕竟,这些企业成功是有原因的。
你看数据的典范,情报,确定他们的共同点会给你一个更清晰的作品。幸运的是,大部分的研究已经完成,给你快捷的成功您的组织的需求。
从阿伯丁基于调查数据,数据情报优先级伴随着自动化技术是主要的决定因素,提升了一流的组织。工具,便于自动化和统一数据是无价的,特别是当集成到每一步的数据处理。从采集和准备到编目和治理,确保数据访问和准确的帮助恢复信任数据的质量。反过来,这使明智的决定迅速果断和,以深刻的方式您的业务中。
重要的是要意识到,即使你把你的组织在右边数据情报课程转换不会在一夜之间发生。相反,您必须接受长期的战略革新你的数据情报方法。这意味着一次解决一个问题在不断发展和创新的方法。
从哪里开始
数据治理
很多方面的数据情报组织在不同的方向,很难确定开始关注你的数字转换。再次检查一流公司的优先级可以是一个有用的练习在规划自己的路线。明显更大的部分一流公司专注于改善他们的数据治理,表明这一特定区域的数据情报成功是至关重要的。事实上,50%的最佳组织优先数据治理相比,只有35%的人。这种差距在感知到的重要性,重点是告诉。
这些组织从数据治理,因为它在统一的过程中是至关重要的数据收集,存储,管理和使用。这可以防止数据被非结构化,并允许该组织持续改进其数据智能方法的其他方面。不仅是关键跟上数据的大量涌入,也确保数据组织、访问和使用。
数据质量
适当的数据治理促进一流organizations-data质量的另一个优先级。低质量数据模糊信息,使决策困难。它会导致误解和对企业的看法是完全错误的印象。这是一个巨大的问题。
强调数据的质量和可用性的可信赖的数据组织中的每一个人,您可以创建一个环境,培养自信,明智的决策。大约54%的一流公司报告,数据质量是一个焦点,而只有36%的所有其他人也同意这个观点。
一个令人震惊的比例组织面临数据访问和数据质量问题,设置失败他们甚至开始之前。流的数据只会增加,这些缺点在你的数据情报方法必然会导致缺陷和阻止你的公司的运行效率。
这就是为什么数据统一和质量控制是现代商业时代的至关重要。它们影响从信任数据自信的决策,从而影响业务操作,成功也因此遭到破坏。换句话说,这些问题必须得到解决,实施过程,促进有效的数据情报。
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组织精简的数据情报方法倾向于关注自动化、数据治理、数据质量。结果,他们享受巨大的收益和成功。对于那些努力加入精英企业利用数据情报为了自己的利益,有很多要学习通过观察和使用正确的工具。
