“表现最佳的企业受益于digital-ready的和数据驱动的劳动力。”

Gartner指出七个具体所表现出的行为特征数据驱动的企业。

识字:劳动力的积极追求,组织和个人素养是定期测量和教导。工作包括数据读写需求预期,他们正在积极招募。

故意的:有一个高度的意向性在如何领导组织管理、测量和d和a资产货币化。

负责:一个授权首席数据官(CDO)的存在和领导促进数据驱动的行为和负责实现改变。

分析:决策是基于证据和直觉或经验。

创新点:连续使用d和a实验找到新的价值机会是常态,失败扮演学习。

集体:数据共享和洞察力是热情的民主化和整个组织的支持。

善解人意:考虑决策和计划更大的环境/生态系统,规范和仔细考虑人为因素的挑战。

“组织应该首先讨论这些属性和确定实现目标的最大障碍。确定哪些必须改变,以更有效地使用数据和分析在企业中。”

“图代表实体之间的关系,不能在表格数据捕获。”

“图捕捉显式和隐式上下文和关系在一个灵活的模式。”

“图分析可以扩展数据的潜在价值发现功能在现代商业智能和分析平台。”

数据和分析领导人应该探索图形的多个特性包括中心、社区、最短路径、相似性、连通性和graphlets。

”算法和分析不仅是有用的本身分析图表。他们可以被用作功能在机器学习(ML)模型来促进和提高模型精度。”

“图毫升增强现有的预测模型,并提供了全新的解决方案”。

组织应该把探索图形的数据科学家的时间框架和库。

“自助分析赋予常规业务用户访问数据和用它来驱动决策。”

“然而,缺乏护栏自助导致混乱。”

Gartner的研究显示,低质量的数据会成本公司全球超过6.25%的年收入。

“没有从业务与IT紧密协作和支持,是极其困难的d和a领导人管理自助服务分析。”

它可以创建数据的一致性和建立信任交付策划,高质量的数据集使用的自助服务分析师。

“教的业务他们应该和不应该做什么自助服务通过提供培训如何使用商业智能(BI)工具,进行适当的分析和保护你的数据按照您的治理政策”。

“监视活动在你的BI平台,确保正确使用和展示自助服务的价值随着采用增加。”