IT 专业人员如何在整个组织中实施数据分析最佳实践

最佳实践应该管理您组织的数据分析。 使用这四个步骤开始。

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，企业运营的方方面面都可以从数据分析中获益。

尽管如此，根据 Gartner 的研究，到 2022 年只有 20% 的分析洞察力会带来业务成果^{[ 1 ]} 。 为什么在当今组织可用的所有数据中，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，数据混乱，IT 团队在试图跟上分析需求时感到紧张。

这就是 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管理方法，从而产生更清晰的数据、优化的资源和有洞察力的报告。

在下面的指南中，我们介绍了在整个组织中实施数据分析最佳实践的分步方法。 通过每一步，您都可以转变业务处理数据的方式并为您的组织提供新的价值。

1. 确定你的组织方法

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，当需要分析您的数据时，大量时间只是浪费在定位和清理数据集上。

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。 可以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。 您还需要确保就如何进行跨部门数据分析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编目数据。 但是，如果团队积压了数据分析请求，它可能会有局限性。 如果没有充足的人员配备，这种方法很快就会成为瓶颈，减慢分析和报告过程。

• 混合：对于一些企业来说，平衡是在混合方法中找到的。 该策略包括集中数据管理，同时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，数据安全要求都应始终集中。 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。

2. 定义明确的目标并相应地确定数据的优先级

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，信息可能会丢失。

另一方面，您可能会埋没在过多不相关的数据中，这会在清理数据时导致大量资源浪费。

为避免浪费时间和金钱，请与主要利益相关者合作以确定组织数据的最终目标。 从这里，您可以识别和实施收集和组织这些数据所需的工具，并最终提供有洞察力的分析。

归根结底，数据分析就是解决问题。 让您的团队定义他们希望解决的问题以及他们需要哪些数据来预先执行此分析可以确保您的团队从一开始就高效运作。

3. 确保跨部门的支持

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

当团队在不与相关团队合作的情况下要求进行单一分析时，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，团队还应该跨部门协作，共同进行全局分析。

建立这种数据驱动的文化始于教育，IT 团队应该从高层开始。 确保最高管理层成员的支持有助于创建由数据驱动计划的组织。 当管理层向他们的团队施压，要求他们用数据支持战略和努力时，就会产生涓滴效应。

每个团队都可以共同努力，而不是单独依赖 IT 团队和数据科学家，以营造一种优先考虑清洁数据和智能分析的文化。

4.为工作选择合适的工具

不同的数据工具是为不同的目标而构建的。 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，请问自己以下问题：