利用先進的數據和分析(D&A)能力也許仍然是許多組織尚未開發的最大機會之一。雖然約有47%的企業領導者表示，在過去四年中，D&A已經從根本上改變了他們的行業，但許多人仍然在努力將他們的數據用于優化績效和利用機會。

障礙有多種形式：

•  缺乏高管的支持。挖掘D&A需要投入大量的時間、金錢和資源，而且很難說服關鍵決策者相信投資回報率是值得的。將線下數據數字化，分析非結構化數據，并弄清楚你要實現的戰略是什么，這些都是大的承諾，來得不容易，也不便宜。

•  數據質量。在許多情況下，一個組織的數據并不符合全面發展與合作戰略的標準。它可能是不完整的、不一致的或包括重復和差異。這表現為兩大障礙。清理數據的繁重工作和對未開始清理數據的恐懼使許多D&A戰略無法啟動。

•  將數據整合到工作流程中。很多時候，數據的可操作性--你能用它做什么--被擱置在一邊，被排除在D&A戰略之外。公司專注于他們可以用他們新發現的見解做什么，但這些從來沒有進入工作流程的方式，以便這些見解被實際使用。其結果是。漂亮的圖表，卻沒有很強的可操作性。

 為了克服這些阻礙D&A成功的障礙，企業必須實施明確和相關的戰略，關注真實的商業案例。很多時候，數據科學家對數據及其細微差別感到興奮，但組織卻不知道如何將洞察力操作化，并將其轉化為推動業務成果的行動。以下是如何克服這個問題，以及其他提示，可以幫助確保你從D&A投資中獲得最大的ROI。

1.  從 "為什么 "開始。最好的D&A策略是從確定你的業務目標開始的。你想做什么或做得更好？哪些差距阻礙了你的發展？通常情況下，業務部門可能無法完全理解數據如何幫助他們，或者他們會認為他們不需要數據，直到你能展示一些具體的用例。

例如，銷售組織往往認為他們不需要數據，因為他們已經與客戶互動，知道他們想要什么。然而，D&A計劃通過浮現具有相似特征的客戶的購買模式，使銷售代表能夠建議更多的產品，從而非常有效地識別交叉銷售機會。D&A還可以幫助預測哪些客戶最有可能流失，讓銷售和客戶服務團隊在他們取消之前采取行動。

2.  設定現實的預期。公司在D&A戰略中經常會遇到兩個大陷阱。他們高估了數據的作用，也低估了真正利用數據所需的努力和時間。

以保險業為例，我們有很多豐富的數據，包括最終被保險人、有效保單、風險等。問題是，這些數據大多存放在紙質文檔中。因此，雖然我們確實擁有大量的數據，但如果沒有專門為這一任務而設計的自動化解決方案，提取數據并使其有用是非常困難的。這就是為什么我建議公司，他們必須對數據數字化的速度、他們能從數據中得到什么以及這個過程可能需要多長時間持現實態度。

3.  利用商業案例獲得行政人員的支持。為了將D&A戰略從理論轉化為實踐，用現實世界中的例子來說明你的戰略能夠帶來什么樣的洞察力。具體的例子說明什么是可能的--加上實際的業務應用和利益--幫助決策者理解為什么D&A戰略是必要的，更不用說值得花錢了。

例如，當大流行病導致酒店業大面積停業和業務關閉時，大多數下游或相關企業都沒有辦法準確預測自己可能受到的影響。而通過業務部門的數據分析能力，可以讓你提前預判，弄清楚自己可能會受到哪些市場力量的影響，并以更多的客戶支持來應對，甚至轉變業務策略，在充滿挑戰的時期優化自己的業務表現。

4.  圍繞數據質量制定政策。雖然你需要投入資源來追溯清理現有數據，但現在就開始制定政策和程序，在數據錄入時就關注數據質量。例如，如果按行業分類分析客戶對你的D&A策略很重要，那么它就不能成為一個可選擇的輸入字段。要求從這一點開始完整、準確地錄入數據，并給你的銷售和客服代表提供所需的正確工具。

另外，通過為你當前和未來的數據收集需求做準備，為你的D&A戰略設置長期的成功。創建一個基礎設施，讓你能夠輕松調整，以在需求出現時捕獲更多數據。現在就做比回過頭來試圖在后端添加更多的數據要容易得多。當它是干凈的，準確的和可用的，你永遠不會有太多的數據。最后，不要等到你的數據完美無缺：這永遠不會發生，很多很多機會都會與你擦肩而過。

5.  建立信息技術/數據領導與業務部門之間的伙伴關系。建立D&A計劃而不解決業務需求是本末倒置。一個成功的D&A戰略--企業真正實現其D&A投資價值的戰略，是一個全業務的舉措。IT和數據領導者與業務合作，了解他們的痛點和機會，然后將這些點與可用的數據和工具的作用聯系起來，就能最大限度地發揮D&A戰略的影響和價值。

在現代社會，通過智能、穩健和可操作的D&A計劃來解鎖業務數據是業務增長的關鍵，這已經不是什么秘密。但是，由于許多組織仍在努力尋找最佳策略，那些找到最佳策略的企業將迅速躥升為佼佼者。通過實施這些最佳實踐，任何行業的企業都可以制定并執行D&A戰略，以實現清晰、可衡量的商業價值和增長。

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