如何为企业选择数据分析解决方案

在当今数据驱动的世界中，组织应该全面了解其数据库，不仅因为对其进行控制很重要，还因为它可以根据趋势和模式推动业务和战略决策。数据分析是一种深入了解数据并充分利用数据的方法，同时保护您的资产。

要为企业的业务选择合适的数据分析解决方案，企业需要考虑多种因素。我们已经与几位行业专业人士进行了交谈，以了解他们对该主题的见解。

成功的数据分析包括组织中的每个人，包括跨部门的非技术用户。获得正确的数据和分析需要一种综合方法，将数据专家和领域专家、手工编码员和无编码员联系起来，将工程学科与业务敏捷性相结合。

在数据分析产品中寻找的第一件事是它赋予每个人权力。现代云产品具有零设置和易于使用的界面，通常可以很好地做到这一点。云中没有“墙”，这消除了团队之间的任何人为障碍。云解决方案使组织可以根据需要灵活地扩展和缩减。

另一个需要寻求的关键是查看数据的能力。当用户可以在每一步都可视化数据时——在他们改进、转换和分析数据时——结果的质量和速度会显着提高。

最先进的产品将视觉交互与 AI/ML 智能相结合，以推荐质量规则并建议可引导用户获得最佳结果的转换。在这些产品中，人工智能以“指导和决定”的方式与人类智能相结合，因此每个用户都可以从数据中获得最大价值，无论他们的技术如何。

最后，寻找通过支持代码和无代码方法来支持扩展团队的产品，以及强大的共享和协作功能来利用和扩展现有工作。

世界一流的数据和分析软件支持数字化转型，这些软件可以加速知识工作者成为数据驱动的旅程。三个最重要的购买考虑因素应始终包括：

可用性：我所有的知识工作者都能真正使用这项技术吗？最后，数据和分析解决方案执行数学运算。对于您的问题，他们会得到相同的答案；然而，大多数解决方案不能由您的会计师、您的人力资源专业人员或您的营销运营专家使用，而只能由数据科学家使用。这根本不会获得最佳结果，因为您没有足够的数据科学家来回答您的所有业务问题。

广度：解决方案是否涵盖您的业务需求？它可以帮助清理和操作来自任何来源的数据吗？你能进行地理空间分析吗？您能否轻松实现流程自动化？一个解决所有数据和分析需求的端到端平台可以取代任何仅执行特定功能的断开连接、笨重的点工具。

结果：您是否能够快速进行基准测试并查看该技术今天提供的结果？您是否能够试用该产品 30 天并自己获得结果？使用结果至上的方法，您可以将更多时间花在关注业务影响上，而减少前期完成乏味的后端工作的时间。

在为您的企业选择数据分析解决方案时，重要的是要查看您要解决的用例。您是否试图授予最高层个人访问宏观分析的权限，或者您是否有兴趣将可操作的见解交到日常业务人员手中，以便他们直接做出反应？

我认为，当所有用户都有权访问、交互并从数据中获取洞察力时，企业将受益最大。这会提高生产力和效率，并激发数据驱动的快速决策，从而推动组织的底线。

业务和数据领导者需要优先考虑一种解决方案，该解决方案可为所有用户提供简单直观的熟悉的消费级体验。要求他们学习一种需要多天培训的工具意味着分析解决方案已经死了。然而，当它像搜索一样简单时，人们会本能地开始释放价值。

当用户然后可以使用这些见解自动触发其他应用程序或服务中的操作时，它会更加强大。所有这一切都必须在处理大量数据的情况下发生，而不会牺牲与管理当今各种数据和数量相关的控制、安全和治理要求。

数据驱动的公司实现高于平均水平的盈利能力的可能性要高 19 倍。数据分析解决方案推动决策，创造竞争优势。选择正确的分析平台不仅仅是一项 IT 决策，它还是一项将影响整个组织的日常工作的战略要务。做出次优选择将反映在您的资产负债表上。

正确的解决方案必须适合您的业务文化，与您的 IT 战略保持一致，建立在现代技术的基础上并且具有经济优势。从文化上讲，该解决方案必须为业务用户、运营分析师和服务工程师、开发人员和数据科学家提供快速的价值实现时间。从战略上讲，它必须是一个开放系统，可以与您的 IT 和安全运营相集成，并具有合规的治理控制。从技术上讲，它必须是多云原生的，才能为您提供工作负载的可扩展性和供应商选择的自由。从经济上讲，它的定价必须有吸引力、透明和可预测，才能与您的业务一起发展。

认识到这些要求后，每个垂直行业的领先全球品牌都在采用云原生 Lakehouse 架构。该架构通过托管云服务将数据仓库与数据湖的优势相结合。并非所有湖屋都是开放平台或支持多云。如果您想避免供应商锁定，或者您希望在多个地区开展业务，或者您拥有独立的子公司，请询问这些问题。

定义业务问题至关重要。根据业务问题，您需要确定您的任务需要什么样的数据。这是非常重要的，因为它可能导致垃圾进 – 垃圾出。

既然您已经确定了要收集的数据类型，下一步就是查明这些数据的来源。可以利用内部来源、外部来源、付费数据来源等，可以使用的工具堆栈，从数据收集到洞察力构建。

在选择数据分析解决方案时，请考虑以下事项：

您打算集成的数据管道应该与您的其他应用程序兼容。创建生态系统。
您的数据管道应该灵活、可扩展且面向未来。
您应该获得实时报告，而不是事后洞察。
在选择和部署任何分析解决方案之前执行成本效益分析。
它不应损害您的数据安全。
使用该解决方案的人的学习曲线不应该很陡峭。
从小事做起，现在开始。
很多时候，企业往往会因 ML/AI、深度学习、大数据等流行语而偏离。我们需要明白，一个组织不可能一夜之间就符合 ML/AI 标准。这需要时间。从基本和小型分析解决方案开始，从中学习并在此基础上继续构建是关键。