IT 專業人員如何在整個組織中實施數據分析最佳實踐

通過收集、組織和分析數據集（稱為數據分析的過程），組織可以根據數據所講述的故事做出明智的決策。 從營銷團隊到數字化轉型計劃，企業運營的各個方面都可以從數據分析中受益。

儘管如此，根據 Gartner 的研究，到 2022 年，只有 20% 的分析洞察會帶來業務成果^[1] 。 為什麼當今組織可以使用所有數據，但仍然缺乏有洞察力的數據分析？

通常，罪魁禍首是缺乏管理組織中數據使用的最佳實踐。 團隊在孤島中運行，數據雜亂無章，IT 團隊在試圖跟上分析需求的過程中處於緊張狀態。

這是 IT 專業人員應該實施數據分析最佳實踐的地方，以創建一種簡化的數據數據管理方法，從而產生更清潔的數據、優化的資源和富有洞察力的報告。

在下面的指南中，我們提供了在您的組織中實施數據分析最佳實踐的分步方法。 通過每一步，您都可以改變您的業務處理數據的方式，並為您的組織帶來新的價值。

設置數據分析最佳實踐時首先要確定的事情之一是您的組織將如何處理數據收集、組織和分析。 在整個公司中，許多地方都有大量數據集。

如果沒有一致的方法，這些數據可能會丟失、難以訪問或在沒有適當參數的情況下存儲。 最終結果是，在分析數據時，僅僅試圖定位和清理數據集就浪費了大量時間。

通過確定您的組織將如何處理數據，您可以讓每個人都走上成功之路。 需要考慮三種常見的數據處理方式：

• 分散式：分散式方法允許各個團隊或部門處理自己的數據管理。 當您採用這種方法時，圍繞如何收集、存儲和分析數據設置參數至關重要。 您還需要確保為跨部門數據分析的發生方式製定明確的指導方針。
• 集中式：許多大型組織投資於集中式數據管理系統，每個業務部門的數據都存儲在一個單一的數據湖中。 從這裡開始，分析由專門的數據團隊執行。 這種方法有助於更清潔的數據集，因為數據團隊負責維護和分類數據。 但是，如果團隊積壓了數據分析請求，它可能會受到限制。 如果沒有充足的人員，這種方法很快就會成為瓶頸，減緩分析和報告過程。
• 混合：對於某些企業，在混合方法中可以找到平衡。 該策略包括集中數據管理，而團隊仍保留自己的數據集並能夠運行部門分析。 這種方法可以幫助團隊解決他們自己的數據需求，同時仍然確保整個組織的數據訪問。

請記住，無論您的組織採用哪種數據策略方法，都應始終集中數據安全要求。 這對於保護您的組織和確保數據合規性至關重要。

適合您組織的最佳方法在很大程度上取決於其規模以及特定的業務用例。

數據分析應始終由明確的業務目標驅動。 如果沒有明確的目標，您的組織可能會錯過收集關鍵數據的機會。 由於團隊不清楚哪些數據有助於實現手頭的目標，因此信息可能會丟失。

另一方面，您可能最終會陷入太多不相關的數據中，這可能會導致在清理數據時浪費大量資源。

為避免浪費時間和金錢，請與關鍵利益相關者一起確定組織數據的最終目標。 從這裡，您可以識別和實施收集數據、組織數據並最終提供有洞察力的分析所需的工具。

歸根結底，數據分析就是解決問題。 讓您的團隊預先定義他們希望解決的問題以及執行此分析所需的數據可以確保您的團隊從一開始就有效地運作。

很多時候，組織僅依靠其 IT 部門和數據科學家進行數據管理和分析。 這種孤立的方法充滿了問題。

當團隊請求單一分析而不與相關團隊合作時，很難看到更大的圖景。 此外，這種方法可能會浪費時間，因為孤立的團隊經常提交請求或完成相同的分析。

為了獲得更好的跨部門支持，讓組織中的每個人都能夠使用基於假設的方法來處理他們的日常工作。 每個團隊都應該考慮他們需要解決的問題以及數據如何幫助他們找到他們尋求的答案。 除此之外，團隊應該跨部門協作，共同進行大局分析。

建立這種數據驅動的文化從教育開始，IT 團隊應該從高層開始。 確保高管層成員的支持有助於創建由數據驅動計劃的組織。 當管理層迫使他們的團隊用數據支持戰略和努力時，它會產生涓滴效應。

與其單獨依賴 IT 團隊和數據科學家，每個團隊可以共同努力，為清潔數據和智能分析作為優先事項的文化做出貢獻。

構建不同的數據工具時考慮了不同的目標。 選擇正確的工具將對您的團隊在整個組織中實施最佳實踐的難易程度產生重大影響。

在比較數據分析軟件選項時，問自己以下問題：

來源

1. 我們對 2019 年的頂級數據和分析預測，Gartner