公司数据策略的基础包括：

1、扩展分析

2、通过自动化提高运营效率

3、业务支持以创建新的收入流。

利用单一来源进行数据分析

我的同龄人告诉我，甚至在三年前，对技术或数据的考虑就不在您的脑海中了，必须通过数字转换来实现业务转换，而数据是核心，点击数据处理业务数据作为新的成品油，它可以清洁和整理数据，培养业务洞察力，全球营收为大数据和商业分析软件，但是如果数据是新油，那么将其集成起来就相当于从地面提取数据，然后将其放入数字桶中，以备使用。问题？跨组织的数据越来越分散，尤其是当旧的应用程序被新的，松散耦合的应用程序替代时，数据存储在100多个源系统中，15个SAP系统和27个ERP系统，公司依靠23个独立的ETL（提取，转换和加载）工具将数据从一个数据库移动到下一个数据库。

方法很难获得数据资产的单一视图

随着GDPR上线，需要对其数据进行全球可视化，其中一些数据与消费者有关，因此要遵守各种隐私法，我们仍然需要对数据进行标准化和集成，这是数据挑战的另一个方面，在选择供应商之前，与云中数据集成软件提供商进行了概念验证，本质上是现代的基于云的ETL工具从多种来源包括云和本地系统以及IoT设备的数据中提取数据，并将其存储在托管于数据湖中。

揭穿数据分析的12个神话

从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析误解无处不在，这是关于如何利用数据科学来交付真正的业务成果的一瞥，在IT中，炒作越大，误解也就越大，数据分析也不例外。分析是当今信息技术热门的方面之一，它可以带来巨大的业务收益，但误解可能会阻碍及时，平稳地交付分析功能，从而使业务用户和终客户受益，当组织创建或扩展其分析策略时，可能要牢记以下十几个神话。

数据分析需要大量投资

如今似乎每一项技术努力都必须通过财务稳健性的筛选，“它要花多少钱？” 是IT和业务经理在建议启动项目或部署新工具时遇到的个问题，有些人认为数据分析从本质上来说是一项昂贵的工作，因此仅限于预算大或内部资源很多的组织，但并非所有数据分析工作都需要大量投资。

成功的数据分析团队的秘密

有效的数据团队会带来多种跨职能的技能，以明确定义业务重点，而不会忽视实验和持续教育的价值，有效的数据分析可以为公司带来巨大的竞争优势，因为业务经理可以获得对趋势和客户行为的新见解，而这在其他情况下是不可能的，为了充分利用其信息资源，企业需要拥有强大的分析团队，组建和维护团队需要什么，这些团队应该做什么以使自己成功？这些不是琐碎的问题，在这种高度数据驱动的环境中，企业如何建立和运营一支分析专家团队可能会在未来几年内对业务产生重大影响。

在太多的组织中，数据分析被嵌入在更传统的，无聊的“报告和分析”概念中

在这些配置中，通常情况下，反应式报告优先。因为总有另一种方法为了制定更有意义的报告，这可能会成为一个永无止境的循环，永远不会完全实现数据分析的真正力量，数据成功始于多样性建立团队时，不要只关注寻找分析专业人员。专家说，多样性对于成功至关重要，不仅要包括具有分析能力的人员，而且还要包括具有商务和关系能力的人员，这些人员首先可以帮助解决问题，然后在分析结束时有效地传达结果，这一点非常重要，将世界的技术技能与强大的功能领域知识相结合，数据和分析才有效。

这可以通过拥有一支具有各种业务背景的团队来实现

融合了IT技能又融合了功能技能，我们在开发创新解决方案以支持我们的财务职能方面取得了巨大的进步，支持这项工作的数据团队由长期的IT专业人士以及财务分析师，前审计师和财务经理组成，对数据科学的深入了解对于任何分析团队来说都是至关重要的，并且该团队中应该有统计学家，数学家和机器学习专家，他们了解算法以及如何将其应用于数据。技术服务公司。

需要技术人员-数据工程师，他们可以构建管道来获取数据以完成所有分析

而且您还需要业务专家，他们了解您要解决问题的领域的复杂性，例如如果眼前的问题是建立数据驱动型药物，那么您需要定量药理学家和生物学家。