在今天的数字经济中, 除了收集数据,没有办法衡量成功或失败. 因此,企业主尽可能多地收集数据,变得越来越“数据丰富”.“有必要的洞察力来解释这些数据是至关重要的, 然而, 如果收集到的信息对你的业务有帮助. 没有这些洞察力意味着你的企业“缺乏洞察力”,这将阻碍你的成长和扩张.
今天的数据比以往任何时候都多, 企业主们正在创建混乱的仪表盘,并把时间浪费在那些不能给他们提供所需洞察力的数字上, 使他们变得数据丰富, 然而insight-poor.
在今天的数字经济中, 除了收集数据,没有办法衡量成功或失败. 因此,企业主尽可能多地收集数据,变得越来越“数据丰富”.“有必要的洞察力来解释这些数据是至关重要的, 然而, 如果收集到的信息对你的业务有帮助. 没有这些洞察力意味着你的企业“缺乏洞察力”,这将阻碍你的成长和扩张.
今天的数据比以往任何时候都多, 企业主们正在创建混乱的仪表盘,并把时间浪费在那些不能给他们提供所需洞察力的数字上, 使他们变得数据丰富, 然而insight-poor.
在追求成功的路上, 企业主收集大量的数据, 变得越来越“数据丰富”.“然而,庞大的数据量可能会压倒并导致错误的决策. 杂乱的仪表板的扩散加剧了这个问题, 经常包含不必要的数据.
对抗数据过载的一个解决方案是集成自定义仪表板. 而不是在一个页面上显示每一块数据, 企业应该关注真正重要的东西——关键指标, 类似于我们身体的心跳. 自定义仪表板有助于简化基本信息的表示, 防止团队之间的混乱.
为了有效地应对数据丰富、洞察力不足的挑战,公司必须利用他们的 企业数据仓库 (仓库). EDW是有组织和结构化数据的关键存储库, 支持更有效的分析和解释. 它是将原始数据转化为可操作见解的基石.
企业面临的核心挑战之一不是数据稀缺,而是有效利用数据的能力. 是否处理操作性问题, 金融, 行业基准, 或者社交媒体数据, 分析起着关键作用. 分析将原始数据转换为有价值的信息, 在组织中推动有意义的变革.
在寻求克服数据丰富, insight-poor困境, 企业必须努力变得“富有洞察力”.这需要开发从丰富的可用数据中提取可操作见解的能力.
数据的涌入,包括来自 物联网 (物联网),既带来机遇,也带来挑战. 在这个数据丰富的环境中茁壮成长, 企业必须将这些数据流转换和合并为真正的见解. 没有解释方法的数据仍然毫无意义,就像一扇没有钥匙的锁着的门.
将收集到的数据转换和整合为可操作的见解的过程至关重要. 企业可以从理解他们的数据中获益, 定义业务规则, 并将这些需求转化为合适的方法. 这种转换是解锁隐藏在数据中的价值的关键.
为在数据集成和洞察生成的复杂领域中寻求指导的企业提供指导, 的 LBMC商业智能团队 是来帮忙的. 他们的专业知识可以帮助您理解数据, 建立有效的业务规则, 并确保达到预期的结果.
总之, 数据丰富但缺乏洞察力的挑战可以通过采用数据集成的战略方法来解决, 分析, 并利用自定义仪表板和企业数据仓库等工具. 通过将数据转化为可操作的见解, 企业可以释放其真正的潜力,推动数字领域发生有意义的变化.