根據最近的一項研究，到2023年，數據分析市場預計將以30％的年增長率增長，達到776億美元的年支出。這樣的數字表明，數據功能已變得多么重要，這預示著未來將根本不可能沒有數據地擁抱數字業務。

有效的分析已成為決定性因素，很明顯，掌握它的人會蓬勃發展。但是，實現這一目標的過程并非沒有障礙。最常見的數據分析挑戰是什么？公司如何自信地應對它們？下面就來介紹一下。

瀏覽預算限制

數據分析領導者需要在當下采取行動，但同時也需要考慮未來。平衡這些需求要求他們在制定清晰，全面的戰略中發揮主導作用。

但是，企業通常缺乏合適的數據和分析組織結構。在許多公司中，數據和分析組屬于IT部門，在人員和預算方面很少得到撥款，因為它們通常被視為成本中心，這使得很難證明在分析工具和技能上的高支出是合理的。

為了克服預算限制，這些組中的經理應首先了解特定的組織需求，以建立其獨特的數據管理策略。這樣，他們避免了向復雜的數據管理基礎架構投資數百萬美元，而只是發現自己所需的資源遠不止這些。此外，分析領導者可以通過測量系統的ROI并強調短期和長期收益來確保工具和技能組的預算。在許多情況下，這應該是不費吹灰之力的：根據Forrester的調查，以洞察力為導向的業務每年平均增長30％以上。

擴展數據分析

隨著組織及其收集的數據量隨著時間增長，數據分析可能變得越來越難以導航。如果沒有適當的策略，收集信息，進行項目協作以及生成報告的過程很容易出錯。為避免不準確，關鍵是要實現一個可以隨組織發展并適應快速變化的速度的系統。

根據IDC的研究，大數據和分析的成功可以通過加強協作來推動，尤其是IT，業務線和分析小組之間的協作。這就是為什么風險管理者應該選擇能夠提供360o數據視圖并利用集成的處理和分析功能的靈活工具。自動化的收集和排序，輕松的共享和提取，實時協作以及將各種數據集壓縮為一種分析類型的能力是需要考慮的一些最重要因素。

數據質量差

數據是組織的命脈–因此，如果數據質量不高，決策將始終受到負面影響.精簡分析時，最常見的挑戰之一就是能夠訪問來自不同來源（通常具有不同格式和質量）的大量數據。

它從輸入開始：如他們所說，垃圾進，垃圾出。公司冒著做出不明智的商業決策，與錯誤的客戶溝通，不符合法規標準的風險。沒有什么比不準確的數據對您的分析基礎架構和團隊更有害了，這可能就是為什么絕大多數分析師花費大量時間來集成和協調數據集以使其有用的原因。

這種方法效率極低且重復。為了解決數據質量問題，公司應改為投資集中式系統和數據清理自動化。這些工具允許通過字段質量檢查自動輸入數據，幾乎沒有人為錯誤的空間。通過利用簡單的系統集成，公司可以確保一個區域的突然變化不會帶來任何干擾。

在我們最近幾年看到的所有業務趨勢中，一個也許是最明顯的：為了保持相關性和競爭力，組織必須擁抱數字業務。數據分析在其中發揮了關鍵作用-但只有當企業投資滿足其需求的這種數據體系結構時，才能進行擴展和協作，并使數據排序和管理變得高效。

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