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数据治理—设计利用数据
发布时间：2019.04.04来源：亿信华辰浏览量：54次标签：数据治理
围绕数据使用创建系统和流程是一回事，但企业需要确保其基础架构和团队随时可以利用可用信息。
随着更好，更清洁，更安全的数据准备就绪，员工必须接受如何利用这些信息来改进现有产品和服务的培训。
这本电子书已经概述了一些策略：
建立理事会
根据每个团队的具体数据需求调查组织
外包数据工作
但还有更多工作要做。企业应该培训他们的员工，以便以培养结果的方式利用数据。
应该更好地教育所有部门如何正确处理数据。
尽管可以指定一个专门的团队来管理数据请求，但是一旦提供给他们，员工就必须能够处理这些数据。这意味着培训基本软件工具，以帮助解析信息和发现趋势。一些复杂的工具是免费的，在线提供大量的培训信息。特别是较小的企业可能没有资源聘请复杂的编码团队，但培训员工使用免费软件工具可以帮助加强他们的数据分析能力。还应实施培训，以帮助员工了解数据分析的基础知识。虽然为人们提供的工具和设备都很好，但它有助于将“信号”与“噪音”区分开来。理解异常值等基本概念可以在很大程度上阻止人们无效地使用数据。从这个意义上讲，企业应该鼓励他们的团队尽可能多地试验数据。只要数据相关，就没有太多的数据。还应实施培训，以帮助员工了解数据分析的基础知识。
企业还应该促进假设驱动的活动。
数据是一个很棒的工具，但它只是一个工具。没有正确的理解，它会产生可怕的结果。为了根据数据做出业务决策，员工应该使用该信息来创建一个可测试的假设，该假设可以根据其原始理论进行衡量。这有助于产生以证据为基础的商业文化，消除不可靠的猜测。支持假设驱动的数据分析和实验意味着当事情正确时，公司很有可能知道原因。这种成功可以重复。
最后，从IT角度来看，员工在团队中共享数据应该更容易。如果无法使用正确的软件进行有效的跨部门通信，则应进行投资以建立基础架构。如果缺乏官方政策，团队最终会开发自己的工具 - 这些工具通常是不兼容的。通常，采用官方方法可确保更好的协作。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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