如何做出明智的数据驱动决策

绝大多数企业高管认为他们的团队没有使用数据和数据分析来推动业务决策。访问或使用数据更不舒服。

这是根据2019 年德勤对商界领袖的调查得出的结论。调查发现,63% 的企业高管认为他们的团队不是“洞察力驱动的”,这意味着他们没有使用数据来推动战略和战术决策。三分之二的受访高管 (67%) 表示,他们对自己使用自己团队生成的数据的能力没有信心。在拥有强大数据文化的公司中,不舒服的份额有所下降,但仍然显着(37%)。

这些结果令人警醒,部分原因是它们是可以预防的。从销售和营销到物流和业务流程,综合数据战略的内在价值日益清晰。在数据统治一切的世界中,落后企业可能会失去重要的市场份额。

没有时间可以浪费了。无论您的组织处于数据旅程的哪个阶段,都可以使用这四种策略来充分利用它收集的信息。

1. 在一台运行良好的机器之后为您的数据基础设施建模

现代数据系统建立在多种基于机器的技术之上。通常,这些系统不提供对于数据团队在整个企业中支持、管理和移动数据至关重要的粒度或洞察力。当发生意外中断时,需要全力以赴让系统恢复正常运行。

通过密切关注基础设施或数据计算层的数据,降低意外数据紧急情况的风险。如果您正在应对频繁的中断和性能下降问题,您将无法扩展或优化您的数据计划。

使用数据可观察性解决方案支持此流程,根据商业智能提供商 Acceldata,该解决方案可以“在问题影响性能或基于低质量数据造成计划外中断、成本超支或不良输出之前预测并自动修复问题。”

2. 识别和分割尽可能多的数据

如果你能衡量它,你就能管理它。这也可能是数据科学的黄金法则。在更实际的层面上,它是数据驱动型组织的重要组织原则。

使用和解释您的数据的数据消费者需要确切地知道每一位或每一类型的数据来自哪里、它阐明或通知什么过程,以及它在您的业务战略的更广泛背景下意味着什么。数据科学家的一个常见问题是,他们几乎要花一半的时间来查找数据,确保数据是最新的,并确保数据准确。

3. 开发您的数据链接

了解数据的来源及其含义是一个良好的开端。但真正掌握数据的组织更进一步,在收集或处理的数据与业务流程输出之间建立直接联系。例如,几乎每个运送或储存实物产品的企业都依赖于实时位置跟踪来为有关库存管理和履行流程的战略和战术决策提供信息。此类数据使用的价值非常明显,以至于无需再考虑就完成了。

您比任何人都更了解您的数据,因此您和您的分析团队最适合开发这些联系,包括那些在您自己的业务环境中同样不言而喻的联系。

4. 使您的数据清晰、可访问且安全

如果您的数据不易理解(清晰),需要它的人可以访问,并且不受不需要的人的保护,那么您的数据是无用的,或者至少不太有用。你的公司应该建立数据治理来定义谁可以对你的数据采取什么行动。保留数据的其他步骤包括:

  • 使用丰富的主观描述和元数据来传达数据集的内容和目的
  • 利用安全的数据管理平台和工作区,确保您组织的数据可随时随地访问
  • 制定数据重要性和敏感性的层次结构,相应地链接访问权限
  • 利用多层数据安全,所有层都以最小权限原则链接,以减少内部威胁并使您的数据对外部人员不可见
  • 尽可能匿名化用户数据,以确保合规性并降低您的数据丰富的策略因隐私问题而适得其反的风险

让您的数据为您服务

您公司的数据是其最宝贵的资产。您需要确保它在任何时候都尽可能高效地为您工作。

与任何有价值的资产一样,数据在得到有效利用时效果最好。这些策略中的每一个,从最大化您的数据基础设施和可见性,到使用最佳实践数据治理原则降低风险,都可以实现这一目标。因为合理的数据驱动决策不仅仅是让数据在此时此地为其所有者服务。这是关于确保数据在未来数月、数年和商业周期内高效、可持续地工作。