
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
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28