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3. 分析技术 正如我们根据自己的需要使用各种分析工具一样，我们也采用各种分析技术。数据可视化是一个常见的例子。我们还可能发现预测分析、文本分析、情感分析和集群分析的用途，这只是一些高级分析技术。它们可能是强大和有用的，但需要谨慎监督。没有它，我们可能会触犯数据管理和隐私法。 例如，预测性分析可能在优化设备维护周期方面显示出商业价值，这是一个毫无争议的用途。但预测技术也可用于帮助自动化招聘或管理营销促销活动。在这些情况下，员工和消费者可能会对这个过程的可靠性、公平性或公开性产生担忧。 数据策略必须认识到，仅仅管理数据和工具可能是不够的。我们需要理解，并培训大家理解，并非所有的分析技术都是中立的。一些案例，尤其是涉及个人身份信息的案例，不会被其商业目的所证明。 4. 协作 在现代企业中，数据的使用通常比过去更具协作性。数据知识的增加和更容易操作的工具，都意味着更多的人可以参与分析，并涉入数据准备和数据质量的技术领域。 即使是严格控制的流程，如数据治理和主数据定义的开发，也可以采用众包方式。例如，这样做可以确保产品名称、错误代码和管理流程，反映出制造公司车间的实际情况。主数据方面的协作还可以避免最令人沮丧的客户服务回应：“没有这方面的代码。” 协作工具也被更多地使用，从文件共享到企业聊天、信息传递和视频会议。我们不断地与他人分享、讨论和辩论。如果在规划数据策略时，没有准备好进行协作，那么在计划之外，也会发生协作。 考虑数据和分析在企业业务决策中的作用，并寻找包含团队内部和外部参与的过程。利用这种洞察力来支持共享和评论仪表盘、报告和数据可视化的能力。 例如，一些商业智能和分析工具能够让多个用户对可视化进行注释。它们也越来越多地与聊天和信息传递应用程序集成。即使是简单的文件共享也是有效的，特别是在企业级的可扩展性和安全功能支持的情况下。 我是一位爱学习的老人！本站主要是些学习体验与分享(其中会引用一些作品的原话并结合我的一生体会与经验加工整理而成！在此一并感谢！如有不妥之处敬请与我联系,我会妥善处理，谢谢！)我写的主要是中老年人各方面应注意的事儿！退休后我希望通过这个平台广交朋友，互助交流，共筑美好生活！！！！！！ 更多文章请参看http://www.赵站长的博客。期待大家的光临与指教哦^0^！欢迎大家转发！ |
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