为什么企业无法利用其数据？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-24
企业正在努力从原始数据到洞察力，再到创造价值的战术业务决策
缺乏分析技能：随着企业专注于做出更多以数据为依据的决策，他们越来越多地寻求数据专家指导。但是，对数据分析师和数据科学家的需求超出了供应量。零售和公共部门组织特别感到这种技能短缺的影响。
孤立的数据： 如果不访问数据，就无法做出以数据为依据的决策。但是，传统的IT系统以及缺乏集中的数据团队，工具和数据库意味着分析师经常难以获得甚至需要分析的数据。在一个仓库中汇总公司的所有数据源非常有价值，但是许多公司都在努力克服组织上的障碍。
更多数据，更加复杂
来自各种来源的新形式的数据将更多的复杂性引入了组合，企业都知道要挖掘其传统数据源（来自销售或营销）以获取见识，并且大多数企业都意识到他们需要针对该数据提出的问题以了解其市场，但是您一直在听到的数据爆炸式增长（每两年翻一番的数据），并不是因为产生了更多的这种传统业务数据，新的数据浪潮由新的和多样化的来源驱动-生成传感器数据，社交数据，应用程序使用情况数据和位置数据的人员和设备。
真正的变革性业务价值来自将这些新数据源与传统业务数据相结合
并找到了新问题的答案，这样一来以数据为中心的业务就对其客户行为和市场动态有了更深入的了解，并利用这些见解来超越竞争对手，新数据来源无助于轻松分析，但是这些新的数据源无助于简单的分析-它们通常是非结构化的，不能使用传统的商业智能（BI）工具进行拖放，绘制和绘制图表。
这些组合的数据集更难处理-需要高级分析技能和强大的工具
大多数企业都了解其业务数据中的传统关联性（例如，营销如何影响销售），因此针对该数据的问题相对简单，但是当您将这些新数据源放入组合中时，事情会变得更加复杂，例如，如果您的数据集包含销售，市场营销，社交媒体和传感器数据，则无法立即清除您需要询问哪些问题才能查看关系或发现建议的操作。
这就是您的数据团队的用武之地
缺乏分析技能：随着企业专注于做出更多以数据为依据的决策，他们越来越多地寻求数据专家指导。但是，对数据分析师和数据科学家的需求超出了供应量。零售和公共部门组织特别感到这种技能短缺的影响。
孤立的数据： 如果不访问数据，就无法做出以数据为依据的决策。但是，传统的IT系统以及缺乏集中的数据团队，工具和数据库意味着分析师经常难以获得甚至需要分析的数据。在一个仓库中汇总公司的所有数据源非常有价值，但是许多公司都在努力克服组织上的障碍。
更多数据，更加复杂
来自各种来源的新形式的数据将更多的复杂性引入了组合，企业都知道要挖掘其传统数据源（来自销售或营销）以获取见识，并且大多数企业都意识到他们需要针对该数据提出的问题以了解其市场，但是您一直在听到的数据爆炸式增长（每两年翻一番的数据），并不是因为产生了更多的这种传统业务数据，新的数据浪潮由新的和多样化的来源驱动-生成传感器数据，社交数据，应用程序使用情况数据和位置数据的人员和设备。
真正的变革性业务价值来自将这些新数据源与传统业务数据相结合
并找到了新问题的答案，这样一来以数据为中心的业务就对其客户行为和市场动态有了更深入的了解，并利用这些见解来超越竞争对手，新数据来源无助于轻松分析，但是这些新的数据源无助于简单的分析-它们通常是非结构化的，不能使用传统的商业智能（BI）工具进行拖放，绘制和绘制图表。
这些组合的数据集更难处理-需要高级分析技能和强大的工具
大多数企业都了解其业务数据中的传统关联性（例如，营销如何影响销售），因此针对该数据的问题相对简单，但是当您将这些新数据源放入组合中时，事情会变得更加复杂，例如，如果您的数据集包含销售，市场营销，社交媒体和传感器数据，则无法立即清除您需要询问哪些问题才能查看关系或发现建议的操作。
这就是您的数据团队的用武之地
为了从所有不同的数据中获得的价值，您需要一支专业的团队，他们可以为您关键的决策提供强大的分析能力，在数据驱动决策时代，您的决策与您的数据团队一样出色，了解有关您的企业可以采取哪些步骤来发展和增强数据团队的知识，以及将实现的收益。
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