数据分析是 21 世纪数字业务战略的关键。明智的公司需要知道如何正确利用数据分析来充分利用其所有数字资源。不仅如此，车队和资产跟踪最近变得越来越重要，以充分发挥其最大潜力。

数字资源必须通过数字资产管理进行监控。精明的高管们正在寻找新的方法来探索数据分析的好处，以改进他们的数字资产管理战略。

数据分析与数字资产管理的交叉点
对数字解决方案的需求从未像现在这样高。大数据在推动这一新兴利基市场的未来方面发挥了关键作用。

虽然 Gartner 报告了从 2017 年到 2020 年查询内容运营技术的公司的健康和持续增长，但 covid-19 大流行加快了技术发展的速度，使整个行业转向更多的数字商业模式。他们认识到数据是重要的组织资产，并相应地使用它。

一些企业需要调整他们的工作习惯以促进远程工作。根据德勤的说法，其中一些调整可能（部分）是永久性的，并且将要求公司投资于适当的技术，如数字设备、虚拟协作工具和支持动态工作地点的软件，以取得成功。大流行也将消费者推向了在线渠道，截至 2020 年 7 月，全球平均 58% 的客户互动是部分或完全数字化的，而 2019 年 12 月这一比例为 36%。这种购物和工作习惯的快速变化无疑将导致数字内容的增加，以及对其有效管理的需求。数据分析对于确保正确监控这些趋势至关重要。

对于许多企业来说，数字资产管理 (DAM) 软件是控制内容和营销材料的必要条件。然而，尽管大多数营销领导者要么可以使用这项技术，要么计划获得它，但他们中的许多人并没有意识到它的全部潜力。正如 Gartner 在其 2020 年数字资产管理市场指南中所报告的那样，大约四分之三能够访问 DAM 的营销部门只能实现低到中等的软件利用率。这表明大多数营销团队已经拥有可用的技术来进一步提高他们的生产力和投资回报率。那么，他们如何才能最大限度地发挥这种潜力呢？

大坝的潜力
数字资产管理（或 DAM）是一种解决方案，使企业和组织能够在一个中央中心有效地存储、管理、查找和共享其数字内容。但是，该软件的部署方式各不相同，并可能导致营销团队在提高效率和整体绩效的能力方面遇到巨大差异。

如果实施得当，DAM 有可能帮助您的团队快速找到带有附加信息的正确文件。它还可以自动执行多项耗时的任务，提高其他程序的效率，并在一个在线空间内与利益相关者协作。

DAM 和 SaaS
一些营销人员只是使用他们的 DAM 软件来组织他们的文件。但是，大多数 DAM 提供商也提供将内容存储在云中的可能性。不利用这一点会导致您错失良机。虽然本地解决方案运行良好，但许多营销人员在选择软件即服务 (SaaS) 计划时会注意到整体效率的提高。这有几个原因，例如，它无需手动工作即可扩展和更新。此外，随着远程工作习惯的增加，将资产存储在云中将使营销人员能够轻松地处理他们的内容，无论他们位于何处以及使用什么设备。

工作流程自动化
在 FotoWare 2020 对 DAM 行业趋势的研究中，48% 的人表示工作流自动化是主要优先事项。对于营销人员而言，通过实施自动化工作流程可以节省大量时间和精力，机会也很多。从执行审批流程到跟踪许可证到期日期，实施工作流程是充分利用数字投资潜力的必要条件。

DAM 作为协作工具
如果您仅将 DAM 用作带有元数据的存储单元，您的团队可能会错过很多 DAM 的潜力。DAM 作为协作工具非常出色，无论是在您的团队内部、跨部门，甚至在与外部人员合作时。通过使用评论和注释，团队可以轻松地就内容进行交流。如前所述，审批流程可以自动化，节省大量与内部沟通相关的时间。

此外，在与外部人员或公众共享文件时，DAM 是一个很好的工具。例如，通过像白宫历史协会一样启用数字图书馆，或者通过在动态相册中找到可以轻松与外部共享的文件链接。

关键集成
根据 2020 年 Gartner 报告“ Genius Brand Performance 的营销技术驱动因素”，高绩效品牌将独立软件解决方案优先于单一供应商套件集成。只与少数供应商绑定可能会阻碍灵活性，投资独立解决方案将使您的团队能够获得所需的确切功能。然而，不同解决方案之间的集成是高效工作的关键。这也适用于 DAM 软件，在 FotoWare 中，我们提供了广泛的 API 以满足市场需求。特别受欢迎的是我们的 Adob​​e CC 和 Microsoft Office 插件，使用户能够直接在他们选择的程序中访问他们的文件。

DAM 软件的未来取决于数据分析
数据分析正在以无数种方式改变业务的性质。最大的变化之一是由于数字资产管理技术的发展。

为了跟上急剧变化的市场和在线内容的增加，每个营销团队都应该充分利用其 DAM 软件的潜力。通过评估您的 DAM 以及它目前在您的部门中的使用方式，您将能够找到可以进一步简化内容管理的领域。无论是在存储、工作流程、协作还是集成方面；必须找到这些并进行调整，以便您的 DAM 可以在内容的整个生命周期中使用。

相关帖子DA内容精选 2022年300个以上最佳免费数据科学课 大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！ 机器学习模型方法总结 历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表 机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目 数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？ 《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线 文本挖掘常用的107个语料库 一图读懂“东数西算”工程 零基础转行数据分析，看这篇文章就够了