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领导智能数据策略的4个基本技巧

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-09-17

拥有无与伦比的机会,可以带头制定数据策略,从而为您的客户和业务制定最佳决策

这确实是令人兴奋的事情,因为公司如何充分利用数据来解决问题并找到新的机会,将最成功的企业与其他企业区分开来,这是我从中获得的有关指导成功的数据策略的一些经验教训,建立信誉与其他领导者的良好关系以及在履行对内部业务合作伙伴的承诺方面的良好记录至关重要。没有很高的信誉,首席信息官及其团队将很难在启动主要数据或分析计划时获得成功所需的合作,当您赢得拥护者时,这会产生动力,并使您的团队能够更轻松地与组织中的其他业务伙伴合作,以充分利用他们的数据。

 

当您可以跨组织内的多个职能汇总和分析数据时,就会释放出数据的力量

专注于跨职能问题每当领导团队开会时,通常都会出现一系列反复出现的战略问题,有机会与他们的业务合作伙伴合作,从中选择一个或两个问题作为起点,并开始思考如何使用数据回答这些问题,但是你应该从哪里开始呢?专注于解决影响多个业务部门的问题,因此涉及多个数据集。例如,“我们按产品,地理位置和客户划分的盈利能力是多少?” 当您可以跨组织内的多个职能汇总和分析数据时,可以释放数据的力量,从而更好地为决策提供依据。而且由于有了当今可用的技术功能,组织比以往任何时候都更有能力做到这一点。

 

咨询以避免数据蔓延

如今,对于任何业务团队而言,使用平台即服务或基础架构即服务模型相对容易地建立一个环境,在此环境中,他们可以自己进行数据分析,而几乎不需要IT介入。但是,通过这样做,该团队可能会获取有价值的数据并将其放入无法与其他数据源连接的孤岛中,从而限制了为企业获取更丰富,更有意义的见解的能力。如果在没有IT和其他业务团队参与的情况下这种情况继续发生,那么结果就是数据蔓延。到那时,要确定公司内的最佳位置以将数据源汇集起来回答最重要的问题变得非常困难。

 

只有真正理解问题,您才能决定采用最佳技术方法

避免“杀手技术”陷阱近年来,一些利基分析工具已经投放市场,吸引了IT和业务领导者的兴趣。在某些情况下,人们的反应是:哇,这是一项杀手级技术,我们需要弄清楚我们可以解决什么问题。但是,采用这种方法而没有仔细考虑所需的业务成果可能会浪费时间和金钱,相反,应与您的业务合作伙伴合作,首先了解与重要业务挑战和机遇相关的关键问题,然后再确定解决这些挑战所需的条件。例如,首先从假设开始,然后确定需要哪些数据集。接下来,确定是否需要不同的工具来组合数据以进行分析,或者数据是否已经可用和可访问(在这种情况下,您可能只需要优化业务流程以提高质量和可靠性即可)。在这个经常迭代的过程中的各个不同时刻,将有机会应用各种工具,从阐明数据相关性以进一步完善假设的工具,到通过仪表板和报告改进可视化或细化钻取和探究的工具。决定最佳技术方法。

 

IT不能也不应做所有事情,成功的数据战略需要整个组织的积极参与

但是,毫无疑问,业务合作伙伴将从您的团队的专业知识,领导才能和协作中受益匪浅。当是跨职能团队的努力时,结果将为所有人带来更好的结果。

 

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