這些問題調查涉及資料管理的不同軸

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數據使用的成熟度和策略：為什麼它很重要 正確使用數據可能是當今公司發展策略中真正的差異化因素，即使不是全部，對於想要從其資訊資產中獲取利益的人來說也是至關重要的。將自己限制在毫無意義的資料累積上不會自動產生價值。在儲存資料之前，必須始終準確地闡述推動我們儲存資料的原因以​​及有效的資料管理策略。 如果數據的使用與業務策略不相符，如果提取的見解和資訊沒有為決策過程服務，如果公司人員沒有可靠的可用數據，那麼就無法從數據中獲得真正的競爭價值。 管理者需要在越來越短的時間內做出決策，而這些決策反過來對公司的績效有決定性作用。數據可以對決策過程做出積極貢獻，使公司能夠做出更好、更明智和更快的決策。這也是為什麼有必要知道如何像管理任何其他公司資產一樣管理資料。它往往是一種幾乎無限的遺產，確實必須不斷地豐富和分析，以表達其最大價值。



同時，應仔細計算該值並明確其對實現公司目標的貢獻。透過這種 澳洲 電話號碼 方式，在任何層面上都可以更容易地認識到數據帶來的價值，加強管理層對更普遍地使用分析的承諾，提高公司的數據素養，並在組織內發展數據文化、共享的理念和方法。與之相關的語言。 數據的使用：成功的策略 為了規劃正確的資料使用策略，有必要進行逐步改進的流程，首先涉及評估公司在該領域的成熟度。為此，問自己一系列問題可能會很有用，這些問題調查涉及資料管理的不同軸（例如資料管理、資料治理、資料素養、機器學習和人工智慧的使用），從而正確解決演進過程，走向能夠管理資料的公司模式。這種初步評估對於估計您的起始情況與期望情況之間的距離、確定您的優勢和劣勢以及了解應優先考慮哪些措施特別有效。 讓我們試著假設一些問題，將它們分為兩組：定性問題和財務問題，為負責規劃變革的團隊內部的討論和比較提供第一個基礎。



此外，了解資料不僅是內部資訊的來源，而且具有經濟價值，可以加速邁向知情資料之旅的策略進程。 以下是關於數據的品質、來源和功能的三個問題： 資料的性質和來源是否已知？定義資料的性質、背景和來源使我們能夠改進其映射，並使定義其內在價值成為可能。 數據如何支援決策？將洞察轉化為業務策略是整個數據驅動之旅的關鍵點。新的人工智慧技術有助於累積知識——從而建立模型——以及自動化決策過程，但始終旨在以「人加機器」的方式支援而不是取代人為因素。 數據將如何影響業務驅動者的績效？模型的創建促進了現實的發展和近似，而這些現實在沒有大量數據的幫助下很難複製，因此增加了我們對它們的理解。透過這種方式，可以假設新的、更現實的場景，計算每個驅動程式可以在知識和經濟方面為公司業務帶來的貢獻。