
改善企业业务的6个数据管理技巧
无论人们处在什么样的行业领域,都有机会获得重要的数据。而企业从根本上改变其业务方式,诀窍是找出最佳使用方法。
C&W Services公司首席信息官Salumeh
Companieh表示,其IT团队为该公司的15000位员工交付和采用技术,并负责确保提供的技术部署符合组织目标和行业最佳实践。随着该公司的每个部门都定义其年度目标,并通过无缝地编织技术,向员工提供关于如何在流程和分析中改善业务的选项。
对于许多组织来说,转变业务需求和预算现实意味着技术部署必须既有战略性又有敏捷性。C&W
Services公司专注于使用技术改进业务流程。许多组织的大量数据存在于独立应用程序中,处于闲置状态并等待被利用。而寻找一种分析应用程序间数据的方法有可能提高效率。
数据提供了有意义和有价值的见解,使人们具备了技术决策能力
在以下的数据分析之旅中,将提供六项数据管理技巧,可帮助组织从只是谈论关键指标转变为针对战略决策数据采取行动。在应用中,还可以帮助找到组织内可操作数据的快捷方式。
(1)从企业的数据模型开始
组织很有可能为其支持的功能提供了多个有针对性的最佳应用程序。但是,如果将这些信息存储在不同的系统中,那么其信息的价值是什么?要开始实施数据管理过程,重要的是要在企业内的所有应用程序中调整数据模型,以便跨系统进行数据关联。数据可视化可以显着改善企业内部的决策。但是,源数据清理和排列是第一个关键步骤,人们对此不应低估。
(2)实施数据管理流程
在排好了数据模型之后,保持其组织性很重要。企业建立一个流程或系统来维护源事务和主数据。适当的数据管理将使企业能够构建其数据模型,并随时增强现有分析。由于糟糕的数据管理实践,很容易让人对数据分析或技术部署丧失信心。
(3)进行可视化计数
设置数据可视化时,请牢记最终目标。企业确保自己对仪表板的行为变化有充分的了解,并确保自己已与其关键业务利益相关者进行合作。例如,在设施管理中,数据可以成为预测性维护中的游戏改变者。在行业中,了解维护事件的主要指标以及通过大量数据输入可视化数据,可以帮助维护团队主动改进维护流程,从而延长机器或物理资产的使用寿命。相关人员需要考虑数据可视化如何为其业务带来类似的流程改进。
(4)了解数据所有权在哪里
一旦开始清理数据的过程,将数据模型的各个部分拼凑在一起,就会自然地进行数据所有权问题的对话。作为一个组织,企业需要定期就仪表板的所有权及其所描绘的数据进行对话。其技术同行不拥有这些数据,也没有建立关于数据的指标。当其组织从一个捕获但不真正依赖数据的组织转换为需要主数据和事务数据完全透明的数据时,数据质量和度量标准定义的所有权是增长和流程采用中的关键成功因素。
(5)建立自己的交付引擎
组织可以引入可视化技术,虽然一开始可能并不确切地知道其作用,但一旦采用,管理人员和员工之间的想法就会蓬勃发展,并且请求管道将会快速增长。过早释放这些功能可能会导致一些错误的启动。而在将可视化引入组织之前,需要确保已经构建了引擎,建立一个入口过程,开发了优先级机制,并考虑了所有安全隐患。
(6)授权和培训企业的业务合作伙伴
可视化应该是真正的伙伴关系,IT不应该是唯一主导的事物。企业需要构建自己的自助服务引擎。确定其团队应该在何时运行,并确定与技术团队的合作,以及IT如何提供指导和支持。可以确定最接近流程的人员需求,并在技术团队中以“等待时间”来填补需求。
“大数据”这个词已经引起了很多人的关注,但随着大数据的概念发生波动以适应瞬息万变的市场,人们将在未来几年越来越了解大数据。在企业中,数据提供了有意义且有价值的见解,使人们掌握了能够简化效率、跟踪安全数据,并提高客户满意度的技术决策能力。当正确管理和使用数据时,数据可能是拥有洞察力的关键,这种洞察力可让企业提升新的高度或获得更多的利润。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10