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项目收益数据分析大数据的七个错误

发布时间:11月27日

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数据分析正迅速成为赢得业务战略的关键。但是如果没有正确的方法、技巧和策略,你的数据举措可能永远没有结果。数据分析已经成为企业*重要的业务和技术的差异化要素之一,数据分析使企业能够深入了解其运营的方方面面,从而在竞争中获得优势。
调研公司Gartner今年早些时候预测,2017年将是数据和分析成为主流的一年,为已经为转型做好准备的组织内外创造价值。Gartner表示,数据分析的方法正在变得更加整体化,涵盖整个业务。
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Gartner的研究报告显示,在主要趋势中,分析将推动现代业务运营,而不仅仅是反映其绩效。企业将创建端到端的架构,这些架构考虑到了组织核心乃至组织边缘的数据管理和分析;高管们将数据和分析作为业务战略的一部分,使数据和分析专业人员能够发挥新的作用并创造业务增长。
公司正在为分析工具投入大量资金。国际数据公司(International Data Corp.)在2017年3月的一份报告中预测,今年全球大数据和业务分析的收入将达到1508亿美元,比2016年增长12%,该公司预计增长会一直持续到2020年,届时收入将超过2100亿美元。
然而在数据分析被反复强调的请况下,很多组织还是陷入了损害或浪费分析的真正价值的陷阱。根据IT领导者和行业专家的说法,以下是七个必定使数据分析失败的方式。
1、急于试水,却不知道自己在找什么
如果你不知道在数据中需要检查哪些具体的趋势或信号,你怎么能期望从中获得真正的价值呢?
德勤分析(Deloitte Analytics)的高级顾问、《逐鹿分析:新的制胜之道》一书的作者Tom Davenport说:“分析过程中*大的问题是你不知道自己在找什么数据。”

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