IT 专业人员如何在整个组织中实施数据分析最佳实践

通过收集、组织和分析数据集（称为数据分析的过程），组织可以根据数据所讲述的故事做出明智的决策。 从营销团队到数字化转型计划，企业运营的各个方面都可以从数据分析中受益。

尽管如此，根据 Gartner 的研究，到 2022 年，只有 20% 的分析洞察会带来业务成果^[1] 。 为什么当今组织可以使用所有数据，但仍然缺乏有洞察力的数据分析？

通常，罪魁祸首是缺乏管理组织中数据使用的最佳实践。 团队在孤岛中运行，数据杂乱无章，IT 团队在试图跟上分析需求的过程中处于紧张状态。

这是 IT 专业人员应该实施数据分析最佳实践的地方，以创建一种简化的数据数据管理方法，从而产生更清洁的数据、优化的资源和富有洞察力的报告。

在下面的指南中，我们提供了在您的组织中实施数据分析最佳实践的分步方法。 通过每一步，您都可以改变您的业务处理数据的方式，并为您的组织带来新的价值。

设置数据分析最佳实践时首先要确定的事情之一是您的组织将如何处理数据收集、组织和分析。 在整个公司中，许多地方都有大量数据集。

如果没有一致的方法，这些数据可能会丢失、难以访问或在没有适当参数的情况下存储。 最终结果是，在分析数据时，仅仅试图定位和清理数据集就浪费了大量时间。

通过确定您的组织将如何处理数据，您可以让每个人都走上成功之路。 需要考虑三种常见的数据处理方式：

• 分散式：分散式方法允许各个团队或部门处理自己的数据管理。 当您采用这种方法时，围绕如何收集、存储和分析数据设置参数至关重要。 您还需要确保为跨部门数据分析的发生方式制定明确的指导方针。
• 集中式：许多大型组织投资于集中式数据管理系统，每个业务部门的数据都存储在一个单一的数据湖中。 从这里开始，分析由专门的数据团队执行。 这种方法有助于更清洁的数据集，因为数据团队负责维护和分类数据。 但是，如果团队积压了数据分析请求，它可能会受到限制。 如果没有充足的人员，这种方法很快就会成为瓶颈，减缓分析和报告过程。
• 混合：对于某些企业，在混合方法中可以找到平衡。 该策略包括集中数据管理，而团队仍保留自己的数据集并能够运行部门分析。 这种方法可以帮助团队解决他们自己的数据需求，同时仍然确保整个组织的数据访问。

请记住，无论您的组织采用哪种数据策略方法，都应始终集中数据安全要求。 这对于保护您的组织和确保数据合规性至关重要。

适合您组织的最佳方法在很大程度上取决于其规模以及特定的业务用例。

数据分析应始终由明确的业务目标驱动。 如果没有明确的目标，您的组织可能会错过收集关键数据的机会。 由于团队不清楚哪些数据有助于实现手头的目标，因此信息可能会丢失。

另一方面，您可能最终会陷入太多不相关的数据中，这可能会导致在清理数据时浪费大量资源。

为避免浪费时间和金钱，请与关键利益相关者一起确定组织数据的最终目标。 从这里，您可以识别和实施收集数据、组织数据并最终提供有洞察力的分析所需的工具。

归根结底，数据分析就是解决问题。 让您的团队预先定义他们希望解决的问题以及执行此分析所需的数据可以确保您的团队从一开始就有效地运作。

很多时候，组织仅依靠其 IT 部门和数据科学家进行数据管理和分析。 这种孤立的方法充满了问题。

当团队请求单一分析而不与相关团队合作时，很难看到更大的图景。 此外，这种方法可能会浪费时间，因为孤立的团队经常提交请求或完成相同的分析。

为了获得更好的跨部门支持，让组织中的每个人都能够使用基于假设的方法来处理他们的日常工作。 每个团队都应该考虑他们需要解决的问题以及数据如何帮助他们找到他们寻求的答案。 除此之外，团队应该跨部门协作，共同进行大局分析。

建立这种数据驱动的文化从教育开始，IT 团队应该从高层开始。 确保高管层成员的支持有助于创建由数据驱动计划的组织。 当管理层迫使他们的团队用数据支持战略和努力时，它会产生涓滴效应。

与其单独依赖 IT 团队和数据科学家，每个团队可以共同努力，为清洁数据和智能分析作为优先事项的文化做出贡献。

构建不同的数据工具时考虑了不同的目标。 选择正确的工具将对您的团队在整个组织中实施最佳实践的难易程度产生重大影响。

在比较数据分析软件选项时，问自己以下问题：

来源

1. 我们对 2019 年的顶级数据和分析预测，Gartner