数据分析成企业“杀手锏”,提升分析力就看这5招!

如何将不断增长的数据转化为更好的业务决策?
摘要

数据分析成企业“杀手锏”,提升分析力就看这5招!

导语

优秀的工具、出色的数据管理和良好的策略是数据分析取得成功的关键。以下这些最佳实践可以帮助企业将不断增长的数据转化为更好的业务决策。

数据分析成企业“杀手锏”,提升分析力就看这5招!

毫无疑问,数据分析将成为企业的一个重要竞争优势,其可以帮助提供有益于提高销售和市场份额的见解。企业通过分析能够获得多少收益,在很大程度上取决于他们对这种最新技术的利用程度,以及他们对未来发展的准备程度。

利用自助式分析

自助式分析使得业务用户不需要IT的支持和高级分析技能即可自己执行查询和生成报告。用户可以使用易于使用的商业智能(BI)工具,这些工具带有基本分析功能。

自助式分析方法可以帮助企业弥补由于缺乏训练有素的数据分析师而造成的短板,并可以将数据直接提供给那些最需要数据的用户,以帮助他们完成工作。

业务用户不需等待数据科学家或其他分析专家生成报告就可以根据对数据的分析做出相应的决策。对于那些需要快速适应市场变化或客户需求变化的企业来说,这将是一大优势。

IT咨询公司Computer Task Group的高级解决方案架构师John Walton指出,部署自助式分析的第一步应该是充分了解用户群体,包括他们有哪些信息需求以及需要哪些工具。

Walton说:“信息消费者和相关的执行者所需要的分析工具套件与数据科学家所使用的工具套件完全不同。同时,让工具与业务需求保持一致非常重要。此外,自助式分析高度依赖于干净的数据。如果信息用户对他们使用的仪表板失去了信任,那么要想恢复信任将变得非常困难。他们会说‘我不相信我所看到的。’如果失去了信任,那么数据分析将会无法得到发展。”

通过数据治理计划建立信息一致性也是一个非常好的主意。Walton说:“一旦就绪,那么多维数据架构将成为自助式分析的‘管道’。”

在这种架构中,仪表板上显示的关键性能指标和度量值可以根据批准的业务规则进行预计算,与适当的业务筛选器或分析维度相关联,并存储在数据库中。

Walton说:“分析工具用户不必做所有这些繁重的工作。机器学习(ML)可以在强化数据分析处理中发挥重要作用,特别是对于需要处理大量信息的公司而言。”

机器学习将需要一种不同于分析的体系结构。Walton 说:“在这里,你不想应用预先计算的指标,因为这会导致数据扭曲,让潜在的有价值的见解变得模糊不清。机器学习希望获得大量非常精细的数据,以最大效率地发挥自己的作用。”

例如,在医疗保险行业,企业可能需要处理包括索赔数据、患者数据以及结构化和非结构化注释等大量数据集。

机器学习的最佳实践是将正确的数据层用于正确的目的。Walton 说:“最底层的‘摄取’层是来自不同来源的数据。越是最原始数据,对于ML来说就越理想。”

中间层,即“一致性”层是从各种来源获取的数据,符合既定的数据治理规则的标准。Walton称,顶层则由一系列有侧重点的数据集组成,它们非常适合进行分析。

端到端管理数据

许多企业正努力管理来自各种来源的大量且不断增长的数据,企业的这种努力可能会阻碍分析工作,但跨企业管理数据技术可以提供一个解决方案。

数据分析成企业“杀手锏”,提升分析力就看这5招!

医疗保健供应公司Paul Hartmann AG正在使用SAP的一个中央管理平台Data Hub,以横跨多个内部和外部源以实现对数据的整合、访问和分析。该公司的首席信息官兼首席数据官Sinanudin Omerhodzic说,他们的目标是最大限度地挖掘数据的潜力,以获得优化制造和供应链所需的必要见解。

Omerhodzic说:“通过访问这些数据发现,我们可以随时为客户提供所需的产品,以挽救患者的生命。” 

Hartman可通过Data Hub技术为客户、供应商和运营数据建立“单一的事实来源”,帮助公司更好地了解客户面临的挑战。

该公司现在已经能够熟练使用人工智能(AI)、物联网(IoT)和预测分析等技术。此外公司还可以利用有关天气和流行病等因素的新数据源,更好地预测医院和药店的需求,确保他们能够在适当的时间获得适当数量的供给。

向业务用户介绍整体数据策略

使用数据洞察力的业务用户需要全面了解企业的数据科学、人工智能、机器学习和数据分析战略。通过这种方式他们可更加容易理解他们所看到的东西。