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Post by sajahnali on Apr 28, 2024 11:15:55 GMT
但一旦将它们从开始的地方删除,它们就不一定意味着任何东西。” 这个问题意味着公司需要采用数据质量工具并制定治理政策,使其员工能够验证。 凯捷经济学人智库最近的一项研究发现,在全球 600 多名商界领袖中,大约 90% 的人表示,如果他们能够获得“所有相关信息”,他们在过去三年中会做出更好的决策。尽管存在这一发现,但 55% 的受访者表示,管理大数据并未纳入高级领导者的战略中。 数据现在是整个经济中发生的数字化转型的核心,建立先进的数据分析团队是竞争优势的关键之一。无论您打算简单地颠覆自己的行业还是扩展到相邻的细分市场,数据都是释放机遇的关键。 数据已成为重要的企业资产,企业领导者希望利用他们所掌握的信息。但它的价值取决于它 美国数据 的分析方式和分析者。一个数据集可能没有什么价值,而另一个数据集可能包含推出新产品线或解决具有挑战性的营销问题的关键。其中一个可能只影响公司收入的一小部分,而另一个则可能揭示未来显着增长的机会。企业如何发现?分析。 然而,总体而言,公司报告称,寻找合适的人才是他们试图将数据和分析整合到现有运营中时面临的最大障碍。尤其是数据科学家的需求量很大。这是一个可能在短期内持续存在的挑战。麦肯锡和 IBM 等思想领袖的预测是,数据分析技能的稀缺性在开始好转之前将会变得更加严重。 可以缓解这种不平衡的一种抵消力量是数据准备的自动化。根据 Kaggle 最近对数据科学和机器学习的一项调查,业务分析师和数据科学家报告的头号挑战是低质量的数据。他们的目标是利用数据形成可行的见解,但当他们使用的数据质量影响结果时,他们就会受到阻碍。他们越多地求助于分析应用程序、预测分析和人工智能,问题就会变得越严重。构建和测试算法需要高质量的数据,以便结果的质量和准确性值得信赖。此外,可用数据量的增加在保证更深入的洞察力和模型准确性的同时,也增加了数据准备所需的时间。 据报道,业务和数据分析师的数据准备工。
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