深入了解数据分析：找到正确解决方案的三个问题

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市场研究来自 高德纳 坚持认为，在数字时代，分析需要融入到每个角色、业务流程、决策和行动中。

这是一个非常有价值的目标，但许多公司尚未实现。事实上，当 德勤 最近对大公司的 1,000 名高管进行了调查，其中 67% 的人表示他们不习惯从他们的工具和资源中访问或使用数据。这表明，尽管大数据和分析在过去十年中兴起，但组织仍然错过了从数据中获得洞察以推动决策的机会。

为了从拥有分析解决方案转变为拥有实际适用于业务的分析解决方案，公司需要易于使用且易于访问的解决方案。这些解决方案需要对用户隐藏起来，因为它们只是运营的一部分，就像为办公室供电一样。为了找到正确的解决方案，公司需要提出这些关键问题。

今天和明天对我有用吗？
今天的创新公司正在与客户、合作伙伴甚至公司内部的某些部门共享组织边界之外的分析。分析行业已经响应了技术，该技术可以首次向数百甚至数十万用户提供分析。这些用户中的许多人都坐在前线，或确切的“工作点”，一个明智的决策会决定或破坏客户互动。该解决方案应该像您一样扩展，这意味着它现在适用于您的 10 个客户，并且从现在开始适用于您的 100 个客户，等等随着您的成长。


可定制吗？
一种尺寸很少适合所有数据和分析。公司需要满足其需求的解决方案，无论这是否使他们能够定义自己的指标和自己的数据分析方式。如果公司在工作点或作为业务流程的一部分使用分析，则分析必须有效，因为它是业务的重要组成部分。当由于技术失败或滞后而无法开展业务时，客户就无法获得他们需要的服务。

投资回报率是多少？
这将取决于您的解决方案成本与您希望通过改进分析使用而节省或获得的成本。

这 麦肯锡全球研究院 据估计，高级分析将使行业创造 9.5 万亿至 15.4 万亿美元的价值。为了实现这一目标，各行各业的组织需要利用分析来做出更明智的战略决策。他们需要在数据中找到新颖而有用的见解，然后将这些见解转化为产品和服务——并从中获利。但正如公司已经发现的那样，成为一个数据驱动的组织需要对人员、流程和解决方案进行更改。

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关键词：解决方案 数据分析 投资回报率 机器学习 业务流程