我们触手可及的数据比我们前几代人还要多。但由于数据管理不善的问题，对于许多公司来说，这并不意味着什么。根据最近的调查“减少低效率并增加分析和商业智能的价值，”只有 11% 的参与者表示他们对组织在数据和分析项目上的投资“非常满意”。
那么，企业如何识别和解决他们的数据管理挑战呢？以下是您的数据没有得到充分利用的三个主要迹象。
迹象#1：分析能力受到电子表格的限制
电子表格是并且很可能仍然是使用最广泛的分析工具之一。但是随着数据量的增加和对复杂分析和可视化的兴趣的增长，电子表格并不是一个面向未来的解决方案。
因为它们需要手动步骤来准备它 - 例如复制记录和修复错误 - 这些方法通常以随意且不一致的方式完成，导致电子表格处理速度缓慢、容易出错且不可重复。事实上，调查显示，81% 的受访者认为数据质量和一致性是最令人担忧的电子表格挑战，62% 的受访者认为无法在电子表格中重复准备过程是一个问题。
为了解决这个问题，公司应该重新评估他们的数据战略并投资于自助服务替代方案，以简化数据准备流程并允许用户以正式和可复制的方式分析和共享数据集。他们还应该考虑投资具有
机器学习功能的程序，这些程序可以根据用户行为和数据输入做出明智的建议。诸如此类的高级功能将提高效率、完整性和洞察时间。
标志 #2：你的数据策略鼓励了糟糕的团队合作
信不信由你，您的分析师希望一起工作。根据这项研究，用户对数据集的了解主要来自部落知识，如电子邮件（48%）、口口相传（45%）以及内部和外部社交网络（分别为 25% 和 5%）。
虽然这对于努力鼓励团队协作的管理人员来说是一个令人振奋的消息，但对于数据驱动的决策来说却是一场噩梦。以这种非官方方式共享数据会使组织容易受到不一致、治理漏洞和监管问题的影响。此外，当队友离开时，他们的知识也随之离开。
相反，雇主应该开发正式的知识共享系统。这可以采取主数据管理 (MDM) 系统的形式，大约五分之一的研究参与者报告使用，或者数据市场，目前只有 5% 的受访者正在使用。此类平台允许用户以可靠、可访问和安全的方式访问信息。一些软件程序甚至带有社交功能，例如评论和评分。这些功能使团队成员能够有效地交换见解——减少因沟通延迟而可能发生的任何错误或重复工作和努力。
标志#3：你是根据直觉做出决定，而不是事实
数据有可能成为发现洞察力和做出重要决策的强大工具，但如果你不能信任它，那么数据就没有多大帮助。不幸的是，这是大多数组织的现实。
根据这项研究，只有五分之一的人表示他们可以自行识别受信任的数据源，只有 17% 的人可以在没有密切 IT 支持的情况下确定数据沿袭——谁创建了数据集以及数据来自哪里。
但是，通过任命首席数据官 (CDO) 或 IT 专业人员，他们可以管理分析师的经验并将他们指向受信任、管理良好的来源，员工可以使数据用户和分析师能够以有效的方式完成工作，从而在数据用户及其管理者。
数据智能策略有希望！
对于希望提高生产力、更有效地协作和生成数据驱动决策的公司来说，数据管理是一个严重的障碍。
好的一面是，高管们认识到需要改进数据智能策略，其中包括高效的数据准备流程、安全和受管控的信息存储位置以及能够以受控和受管控方式管理信息的数据管理员。
显然，未来是光明的，但第一步是承认陷阱并创造一种成熟的文化，可以改进。
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