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智能數據治理平臺

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數據治理—設計利用數據

時間:2019-04-04來源:億信華辰瀏覽數:1047


圍繞數據使用創建系統和流程是一回事,但企業需要確保其基礎架構和團隊隨時可以利用可用信息。
隨著更好,更清潔,更安全的數據準備就緒,員工必須接受如何利用這些信息來改進現有產品和服務的培訓。

這本電子書已經概述了一些策略:
建立理事會
根據每個團隊的具體數據需求調查組織
外包數據工作
但還有更多工作要做。企業應該培訓他們的員工,以便以培養結果的方式利用數據。
應該更好地教育所有部門如何正確處理數據。

盡管可以指定一個專門的團隊來管理數據請求,但是一旦提供給他們,員工就必須能夠處理這些數據。這意味著培訓基本軟件工具,以幫助解析信息和發現趨勢。一些復雜的工具是免費的,在線提供大量的培訓信息。特別是較小的企業可能沒有資源聘請復雜的編碼團隊,但培訓員工使用免費軟件工具可以幫助加強他們的數據分析能力。還應實施培訓,以幫助員工了解數據分析的基礎知識。雖然為人們提供的工具和設備都很好,但它有助于將“信號”與“噪音”區分開來。理解異常值等基本概念可以在很大程度上阻止人們無效地使用數據。從這個意義上講,企業應該鼓勵他們的團隊盡可能多地試驗數據。只要數據相關,就沒有太多的數據。還應實施培訓,以幫助員工了解數據分析的基礎知識。

企業還應該促進假設驅動的活動。
數據是一個很棒的工具,但它只是一個工具。沒有正確的理解,它會產生可怕的結果。為了根據數據做出業務決策,員工應該使用該信息來創建一個可測試的假設,該假設可以根據其原始理論進行衡量。這有助于產生以證據為基礎的商業文化,消除不可靠的猜測。支持假設驅動的數據分析和實驗意味著當事情正確時,公司很有可能知道原因。這種成功可以重復。

最后,從IT角度來看,員工在團隊中共享數據應該更容易。如果無法使用正確的軟件進行有效的跨部門通信,則應進行投資以建立基礎架構。如果缺乏官方政策,團隊最終會開發自己的工具 - 這些工具通常是不兼容的。通常,采用官方方法可確保更好的協作。

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