企业使用数据分析做什么?
推动业务增长
数据可以提供有价值的见解，为关键业务决策提供信息，从而帮助推动业务增长. 通过分析数据，识别模式和趋势, 企业可以获得洞察，使他们能够对自己的运营做出明智的决策, 产品, 和服务.
提高决策能力
数据分析可以通过为企业提供所需的洞察力来帮助他们做出明智的运营决策，从而帮助改善决策, 客户, 市场趋势. 利用数据分析的力量, 企业可以做出更准确、更明智的决策, 提高效率, 提高盈利能力, 以及长期的成功.
提高运作效率
数据分析可以通过识别可以改进流程的领域来帮助企业优化运营, 优化资源, 降低成本, 从而降低成本, 提高了生产率, 提高客户满意度.
利用现代数据技术和能力改造您的业务
数据分析策略
- 概述组织将如何使用数据来实现其业务目标的高级计划. 它通过提供清晰的计划，帮助组织更好地利用其数据资产.
- 通过使数据与整体业务战略和目标相一致, 数据策略确保数据被用于支持决策和驱动业务价值.
云数据仓库 & BI
- 将数据转化为可操作的见解，推动业务增长.
- 在云端构建一个现代数据平台.
- 设计和实现自定义仪表板，提供关键数据和指标的可操作视图. 这些仪表板是集成的，并且是特定于领域的.
数据结构 & 数据虚拟化
- 数据结构是克服复杂性的前沿数据技术, 因此，数据团队将时间花在数据的业务绩效上, 将数据集成为单个实体, 无论它存储在哪里或如何使用.
- 数据结构的主要目的是简化和简化访问过程, 集成, 使用数据而不将数据从源位置移动.
AI & 物联网(IoT)
- 利用人工智能和其他新兴技术的力量，推动竞争差异化和自动化.
- 帮助客户制定他们的AI企业战略，并实现他们的智能代理
- 为金沙乐娱app下载的客户设计和激活物联网战略，使数据的价值成为现实, AI, 以及物理硬件
数据治理MDM & 数据管理
- 将数据定义为战略资产，并开发一个框架来优化其价值.
- 定义明确的数据所有权, 建立数据质量标准, 并确定需要主数据管理的关键数据.
- 利用组织的资源, 流程, 以及将数据转化为有价值的商业资产的技术
机器人工艺自动化
- 自动化日常任务以提高效率和生产力.
- 机器人和机器学习软件, 自动化编排不同的应用程序和手工流程.
- 利用Azure Bot服务来设计和构建涵盖客户服务等广泛任务的自动化, 数据输入, 以及跨应用工作.
合作伙伴包括: 微软Azure和Promethium
什么是数据策略?
A 数据策略 是一个全面的计划，利用数据作为战略资产，推动业务增长和优化.
数据战略的5个基本组成部分
- 业务目标: 定义数据活动的业务目标，并根据数据活动对业务的价值和影响确定优先级
- 数据技术: 确定实现每个数据计划的业务目标所需的数据技术和基础设施
- 操作模式: 建立操作模型，以定义、设计和构建数据产品
- 数据治理: 实现对数据所有权、数据可发现性和数据质量的治理
- 路线图: 概述数据过程，包括里程碑和目标
整体, 数据策略应该与业务策略保持一致，以便数据支持并加速业务目标的实现.
数据策略框架
分析运营模式
- 人: roles and responsibilities; skills and expertise; data literacy and culture; and talent / recruiting strategy
- 过程: 创新; prioritization and funding; transformation; governance; and knowledge management
- 技术: 体系结构 and tech strategy; operations and maintenance; security, 可靠性, 和连续性, access management; and sandboxing and experimentation
定义用例
- 战略实施的具体方式: profitability analysis; data-driven marketing; management 报告; and customer engagement
数据策略
- 策略
- 愿景
- 任务
金沙乐娱app下载设计数据战略路线图的方法
当前状态的评估
综合评估如下: data inventory; data quality; analytics and 报告; governance 和安全; IT 基础设施; and business 流程
识别当前状态和未来状态之间的差距
找出潜在的改进: data awareness and literacy; business optimization; data-driven decision making; and data governance
设计一个数据策略路线图
明确定义一个计划，包括: goals and objectives; phased approach; timeline; data analytics capabilities; and data 基础设施 blueprint
客户感言
金沙乐娱app下载不再是一家服务公司.
金沙乐娱app下载是一家科技公司.
什么是基于云的企业数据仓库?
支持历史时间序列度量和报告的现代数据平台
An 企业数据仓库(EDW) 集中式数据库是否用于存储和管理来自组织内多个来源的大量结构化数据. EDW通常用于支持数据分析, 报告, 商业智能活动, 并且被设计成允许用户访问和分析单个数据, 全面的来源.
一个EDW通常包括以下组件:
- 数据模型: EDW使用数据模型来定义数据元素之间的结构和关系, 并确保数据以一致和逻辑的方式存储.
- 数据集成: EDW包括用于提取的工具和过程, 转换, 以及将多个来源的数据加载到EDW中. 这可以包括数据清理和转换过程，以确保数据的一致性和高质量.
- 数据存储: EDW包括一个数据库管理系统(DBMS)，用于将数据存储在一个结构化的数据库中, 组织的方式, 并支持快速查询和分析.
- 数据访问: EDW包括用于访问和分析数据的工具和接口, 例如SQL查询, 报告工具, 商业智能软件.
整体, EDW是组织数据基础设施的关键组件, 在支持数据驱动的决策和分析方面发挥着至关重要的作用.
什么是数据可视化?
数据可视化 以可视化格式展示数据的过程是否容易理解和解释. 它是企业做出更好决策和获得竞争优势的重要工具.
- 沟通复杂的信息: 可视化帮助涉众理解数据并做出更好的决策.
- 识别模式和趋势: 可视化更容易发现趋势和识别异常值.
- 支持协作: 可视化可以由涉众共享和讨论.
- 提高效率: 通过使用可视化, 企业可以快速确定可以提高效率和优化运营的领域.
- 保持竞争力: 数据驱动的企业可以通过可视化识别洞察力和机会来保持竞争力.
数据可视化是企业做出更好决策的关键工具, 提高效率, 保持竞争力. 使用正确的数据可视化策略, 企业可以释放其数据的全部潜力来推动增长, 创新, 和成功.
什么是数据结构?
数据结构 这个术语是用来描述跨企业管理和集成数据的架构吗. 它提供了统一而灵活的数据管理框架，使组织能够将其数据作为单个实体进行管理, 无论它存储在哪里或如何使用. 数据结构的主要目的是简化和简化访问过程, 集成, 以及在组织内部使用数据, 同时维护数据治理和安全性.
数据结构对企业的好处
- 数据集成: 数据结构使组织能够集成来自不同来源的数据, 比如数据库, 云服务, 和应用程序, 变成一个, 统一的视图. 这有助于组织避免数据孤岛，并使他们能够根据数据的完整情况做出明智的决策.
- 数据治理: 数据结构为管理和治理数据提供了一个集中的框架, 什么可以帮助组织确保其数据的质量和准确性. 这也有助于组织遵守法规和数据隐私法律.
- 提高决策能力: 数据结构使组织能够访问和分析来自多个来源的数据, 这有助于他们根据最新信息做出明智的决定.
- 提高敏捷性: 数据结构使组织能够快速、轻松地集成新数据源, 这有助于他们应对不断变化的业务需求并保持竞争领先地位.
案例研究:医疗保健客户端
问题: 金沙乐娱app下载的客户将数据存储在不同的内部系统中，这些系统彼此不协调. 这使得很难获得数据的统一视图并生成有意义的报告. 结果是, 客户缺乏对关键指标的可见性, 这使得做出数据驱动的决策具有挑战性.
解决方案: 为了解决这个问题, 金沙乐娱app下载首先将客户的数据迁移到Azure云, 这使金沙乐娱app下载能够协调数据并创建客户端数据的统一视图. 具有统一的数据视图, 然后，金沙乐娱app下载使用Power BI构建了自定义应收账款报告, 哪家公司为客户提供了关键指标(如客户余额)的实时洞察, 杰出的发票, 和更多的.
这个解决方案允许客户监控他们的财务表现, 识别潜在问题, 做出数据驱动的决策. 有可靠的报告和清晰的数据视图, 客户能够优化他们的操作, 改善财务表现, 并推动增长.
案例研究:制造客户端
问题: 制造公司可视化产品销售百分比变化为他们的零售商之一.
解决方案: 金沙乐娱app下载使用Power BI开发了一个定制的仪表盘套件, 这使得该公司能够轻松地识别销售百分比变化高的地区和商店. 销售团队能够利用这些信息，通过向零售商展示产品的高需求来增加销售.
自定义仪表板套件提供了对销售指标的洞察和改进的可见性, 使公司能够做出数据驱动的决策，并优化他们的销售策略.
人工智能和机器学习
金沙乐娱app下载 Data 的见解团队提供全面的AI/DS策略, 设计, 体系结构, 基础设施, 并为金沙乐娱app下载的客户提供管理服务，解决复杂的业务问题.
人工智能等下一代数据技术的应用, 认知计算, 机器学习, 深度学习, 使用高级分析和优化来提高效率, 降低成本, 为客户增加利润，提供竞争优势.
新兴技术 利用整体方法优化智能集成, 机器人和自主系统的五个目标:
- 揭示的见解 -从数据集和实时交互中揭示更深刻的见解
- 优化性能 优化人员、系统、流程和机器的性能
- 利用自动化 利用自动化在整个企业中获得竞争优势
- 加强经验 -设计具有预测性、环境性和对话性属性的体验
- 维持信任 ——建立建立和维护信任、促进合规的制度
物联网(IoT)是如何被使用的
金沙乐娱app下载数据洞察团队带来了一个大型联盟物联网生态系统，使金沙乐娱app下载能够通过洞察和解决方案补充金沙乐娱app下载的技术和行业专业知识. 金沙乐娱app下载提供端到端的咨询服务(从战略到实施到管理服务)，为客户从机器和设备产生的大量数据中解锁洞察力，近乎实时.
- 架构师 -为CIO/CTO定义生产环境中的最佳操作提供端到端咨询服务, 涵盖物联网/OT运营的各个方面.
- 资产绩效管理 -使用IoT/OT数据集成和IoT/OT高级建模技术提供解决方案，以获得对生产过程的实时洞察.
- 生产过程绩效管理 -设计和实施/支持解决方案(平台)的实施, 应用程序)允许数据收集和结构以及工业过程的分析.
- 新价值创造 -从智能环境的构想到实施的端到端咨询, 产品, 连接平台, 从用户体验中获得有价值见解的分析模型和新服务.
- 互联用户体验 -设计和实施/支持解决方案的实施(可穿戴设备, AR/VR平台和应用程序)通过收集可穿戴设备的数据和见解来创造新的客户价值, 接近, 用户的动作和行为.
有效实施数据治理
通过数据资产治理实现一致的数据管理
数据治理 是政策集吗, 程序, 以及管理数据收集方式的标准, 存储, 和管理.
有效的数据治理对于企业从数据中获得有价值的见解并减轻与数据质量相关的风险至关重要, 隐私, 和安全.
- 数据质量: 数据质量是确保数据准确的数据治理的关键要素, 一致的, 而且质量高. 这包括建立明确的数据质量标准，并确保定期监测和维护数据.
- 数据所有权: 数据所有权是数据治理的另一个重要元素，它定义了谁负责管理和维护数据. 这包括为数据所有权建立明确的角色和责任, 确保数据得到妥善保护.
- 主数据管理: 主数据管理是管理对组织运营至关重要的核心数据元素的过程.
- 数据的可发现性: 数据可发现性是使组织内的利益相关者容易访问和发现数据的过程.
通过有效地管理数据治理的这些核心元素, 企业可以确保他们的数据是准确的, 安全, 、有序. 这使他们能够做出明智的决策，降低风险，推动增长和创新.
数据质量维度vs. 指标
金沙乐娱app下载利用 企业数据管理框架 了解当前的人员、流程、技术和数据.
- 企业可以设置基准来简单地衡量 数据质量.
- 这些维度和度量允许业务领导者根据最重要的业务因素(数据时效性)确定合理的数据质量水平, 缺失的数据, 错误的数据类型).
维 数据质量问题的类别是否有一个共同的原因，为什么它们很重要，并且通常有相似的潜在原因.
- 为什么我仓库里的数据不是最新的?
- 为什么我的操作工具的数据晚了六小时?
- 为什么我的仪表板需要这么长时间才能刷新?
指标 描述如何具体地测量一个维度, 定量的或定性的, 并且可以随着时间的推移进行跟踪.
- 仪表板访问时间与数据最新刷新时间的差值
- 未达到服务水平协议的小时数
- ELT负载和反向ETL操作之间的平均延迟
什么是主数据管理(MDM)?
通过主数据管理实现一致性数据管理
主数据管理(MDM) 是跨组织创建、维护和利用主数据的过程吗. 这个过程包括识别和定义主数据, 创建和维护主数据的中央存储库, 确保使用主数据的所有系统的数据质量和一致性.
- 数据一致性和数据质量: MDM有助于确保数据在不同系统和应用程序之间保持一致和准确. 它提供了一个, 关键业务数据的权威来源, 这降低了数据不一致和错误的风险.
- 节约成本: MDM可以通过消除数据冗余和提高数据质量来帮助降低成本. 这将导致更高效的流程、更少的错误和更低的运营成本.
- 法规遵从性: MDM可以确保数据的准确性和完整性，从而帮助组织遵守特定于行业的法规.
- 统一的视图: MDM帮助组织创建其客户、患者、设施等的统一视图. 让组织从一个全面的角度来理解他们, 更好的业务成果.
整体, MDM对于希望建立坚实数据基础的组织至关重要, 降低成本, 遵守规章制度, 改善决策, 并推动商业成功.
什么是机器人过程自动化(RPA)?
机器人过程自动化(RPA) 一项技术是使用软件机器人或“机器人”来自动化常规和重复的任务吗. RPA可用于自动化各种业务流程, 比如数据输入, 报告生成, 还有客户服务, 等. RPA的好处包括提高效率、提高准确性和降低成本.
机器人过程自动化的好处
- 提高效率: RPA可以比人类更快、更准确地执行重复性任务, 提高效率和生产力.
- 改进的准确性: RPA可以减少错误和不一致，从而获得更准确的数据和更少的错误.
- 降低成本: RPA可以通过自动化重复任务和减少手工劳动的需求来帮助组织节省时间和金钱.
- 更好的客户体验: RPA可以通过自动化日常任务和提供更快的响应时间来帮助组织提供更好的客户服务.
- 合规: RPA可以通过自动化与法规遵循相关的任务并提供准确和可审计的记录来帮助组织遵守法规.
整体, RPA是一种强大的技术，可以帮助组织简化其操作, 降低成本, 提高准确性, 并提供更好的客户服务.
金沙乐娱app下载数据分析领导
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