对在未来一年希望更好地使用数据分析的管理人员有什么建议?

Kavi：我通常更关注商业价值。因为组织希望通过实施用例并最终获得期望的结果，这样可以制定决策并采取行动。因此出于技术考虑，有些项目花费大量费用却得不到很好的结果。但是利用数据分析来获得业务成果，可以改变业务模型或大幅度提高生产率，这些都是我所关注的事项。

Mann:我们发现，组织收集的数据越多，对数据的操作越多，则共享的数据就越多，实际上会获得更好的结果，例如增加收入、降低成本、技术创新、提高速度，获得敏捷性。

这实际上是有道理的：收集和分析的数据越多，做出决定的速度就越快，尤其是在拥有良好的分析工具集的情况下。所以我会说需要收集更多的数据。

另一方面，数据分析减少了人们的偏见。组织拥有的数据越多，就越有可能减少个人观点和偏见。因此，收集并共享更多数据，以便更快、更有效地做出更好的决策，将会减少偏差。

Thiele：数据是至关重要的，但是很多人认为收集更多数据就会得到更好的结果。实际上，最重要的一点是知道组织要查找的内容并能够提出正确的问题，然后向数据库中添加更多的数据，这有助于降低产生偏见的风险，并可能给出更准确的答案。

根据过去的15年的发展趋势，在大多数情况下，失败和成功的比例为7：3或4：1。也就是说，在组织的业务获得成功之前，在数据湖和数据分析等各个层面上都可能失败。

在实施数字化转型过程中，大多数组织都着眼于数据分析、客户和效率。但是，一些开始数字化转型的组织认为，如果组织对要达到的目标没有清晰的愿景，那数字化转型将对其业务运营产生负面影响，这也适用于计划如何使用数据以及如何维护数据和验证数据的组织。

（编辑：衡阳站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!