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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
时间:2019-04-04来源:亿信华辰浏览数:942次
围绕数据使用创建系统和流程是一回事,但企业需要确保其基础架构和团队随时可以利用可用信息。
随着更好,更清洁,更安全的数据准备就绪,员工必须接受如何利用这些信息来改进现有产品和服务的培训。
这本电子书已经概述了一些策略:
建立理事会
根据每个团队的具体数据需求调查组织
外包数据工作
但还有更多工作要做。企业应该培训他们的员工,以便以培养结果的方式利用数据。
应该更好地教育所有部门如何正确处理数据。
尽管可以指定一个专门的团队来管理数据请求,但是一旦提供给他们,员工就必须能够处理这些数据。这意味着培训基本软件工具,以帮助解析信息和发现趋势。一些复杂的工具是免费的,在线提供大量的培训信息。特别是较小的企业可能没有资源聘请复杂的编码团队,但培训员工使用免费软件工具可以帮助加强他们的数据分析能力。还应实施培训,以帮助员工了解数据分析的基础知识。虽然为人们提供的工具和设备都很好,但它有助于将“信号”与“噪音”区分开来。理解异常值等基本概念可以在很大程度上阻止人们无效地使用数据。从这个意义上讲,企业应该鼓励他们的团队尽可能多地试验数据。只要数据相关,就没有太多的数据。还应实施培训,以帮助员工了解数据分析的基础知识。
企业还应该促进假设驱动的活动。
数据是一个很棒的工具,但它只是一个工具。没有正确的理解,它会产生可怕的结果。为了根据数据做出业务决策,员工应该使用该信息来创建一个可测试的假设,该假设可以根据其原始理论进行衡量。这有助于产生以证据为基础的商业文化,消除不可靠的猜测。支持假设驱动的数据分析和实验意味着当事情正确时,公司很有可能知道原因。这种成功可以重复。
最后,从IT角度来看,员工在团队中共享数据应该更容易。如果无法使用正确的软件进行有效的跨部门通信,则应进行投资以建立基础架构。如果缺乏官方政策,团队最终会开发自己的工具 - 这些工具通常是不兼容的。通常,采用官方方法可确保更好的协作。
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