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大多数组织已经开始转向高级数据和分析。一般而言，高级分析和分析不仅可以为业务运营增加价值并提高盈利能力，而且如果有效利用，还可以提供丰富的可能性。然而，许多企业仍然努力使这些机会最大化。为了利用您的数据，必须解决一些挑战。数据在不同的系统和部门中保持孤立，采购和数据清理通常是手动的，数据专家稀缺，而数据复杂性和隐私法规继续增加。
为了实现数据驱动并使数据更易于访问，组织必须努力减轻这些挑战，以充分发挥分析的潜力。这并不一定很复杂; 企业可以采取一些简单的步骤来充分利用分析的潜力，并走向数字化转型。
构建与业务结果相关的数据策略
尽管组织已经在从他们的数据和分析中提取价值，但许多组织忽视了数据工作的核心要素，这是一个强大的治理和架构，与业务影响联系在一起。重要的是在数据和分析项目的早期展示价值，并确保在业务范围确定阶段，我们会不断将任何数据计划带回业务战略和成果。
数据策略还应考虑更广泛的数据生态系统，以开放更广泛的数据用例并解锁数据协作和信息共享。此外，数据策略还必须考虑到数据隐私法规和对不同法规的遵守，例如《澳大利亚隐私原则》和欧盟的GDpR。
投资新的数据软件和工具
投资于数据分析软件、人工智能技术和机器学习工具可以帮助自动化流程，从而减少分析和建立数据集之间关联的时间。
例如，机器学习工具可以自动化流程，例如识别和解决许多数据质量问题以及潜在客户可能离开时。而像LIME这样的其他技术，是本地可解释模型不可知解释的缩写，有助于使机器学习算法模型更容易理解如何得出结论，这可以减少IT团队在法律上花费的时间。
投资像Microsoft Azure这样具有强大数据获取和集成功能的数据平台，可以克服与孤立数据相关的挑战，同时跨各种数据类型自动化ETL流程。
公司文化
数据驱动的文化是区分本地数字公司与同类公司的决定性因素之一。确保正确的心态是至关重要的，这样所有的决策都是数据驱动的。实施数据计划需要所有部门之间的有效沟通和跨职能协作。
要成为敏捷企业，公司文化和领导力还必须支持数据素养、创新和新想法的传播。为什么不尝试数据可视化竞赛，或者建立卓越分析中心!
此外，如上所述，使业务成果与数据计划保持一致是数字化转型的根本驱动力。考虑大局，并承认数据和分析是您业务的工具，这总是可行的。
由于大多数企业已经开始迈向更多数据驱动的企业，现在是数据领导者展示价值的时候了。通过利用创新的现成解决方案和平台，并专注于与业务紧密结合，IT团队和数据领导者可以提供领导力越来越希望看到的投资回报。
