如何使数据分析更简单,同时更好

想象一下,在员工删除他们的集体蒙版之后,企业可以表现多少。

 

这并不是说世界的劳动力闭着眼睛的员工实际上是为了它的事业,但那些眼睛并不像它们可能的那样开放 - 或者应该是!我特别指的是对业务数据的组织级访问。如今,公司将金钱和人力资源的速度投入争吵信息,清洁和组织它,并在平台内代表它。

 

这款商业智能软件非常适合加强决策过程,预测未知的未来以及制定策略,但它们明显倾向于遭受可访问性问题。只有一个选择的很少有特权或专业知识,以便成功利用这个软件,以便利用其功能。这咒语麻烦。

 

董事会员工必须迅速努力做出决策,达到截止日期和船舶产品。访问数据是这个难题的有价值的作品。它截然不同,囤积丝网背后的数据,只有少数人的利息。当发生这种情况时(如此通常是这样),这意味着大多数员工都盲目推动,而不是采取数据驱动的动作。

 

详细的数据可视化工具可以制作视觉上令人惊叹的图表和图形,但它们仍然远离银弹,这使得数据直观和可用。今天的普遍缺乏公司对商业智能的理解是这些企业如何与其数据合作的危险缺陷。它一贯不切实际或难以理解的分析,因此最终结果是员工完全放弃分析。

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这是一个不必要的难以做生意的方式,但考虑Tim Ferriss的话:“如果这很容易,这看起来像什么样的?”我们已经确定了三种关键方式,企业可以使其数据更容易地访问,使其更多的员工进入数据通知的员工,以更聪明的决策。

 

民主化访问数据。

 

数据可以指向新的商业机会甚至新经济体的参与,但它主要是数据科学团队和高管,可以解释这一数据。

 

如果一个商业的想法的市场在整个层次结构中包括人们,那么怎么办?这不是将员工培训成为合格的数据科学家,而是给他们提供更好的工具,为商业数据带来更直观的用户体验。金字塔底部的人会有不同的想法,即人们在顶部的人,当这些想法是数据驱动的时候,那些在顶部的人更有可能将它们视为充满承诺。

 

寻求优势的企业需要赋予他们的员工队伍,因为可以访问数据。它只会导致新的压力测试的想法,从而产生更好的结果。

 

在合适的环境中使用正确的工具。

 

这毫无近于改变贵公司的文化和政治关于数据的东西。当实际上,“大数据”和“分析”与“大数据”和“分析”的术语太容易与利基专家的工作有关,每个人都可以从商业数据库中受益。数据是电源 - 它不值得集中在组织的顶部。

 

技术比以往任何时候都更加用户友好,我们开始将这种趋势溢出从消费世界溢出到业务应用程序中。用户应提供商业智能应用程序权限,以便复杂和笨重仅是因为它为解释提供了高度专业化的数据。

 

当软件易于使用时,人们将想要更多。当业务环境包含简化数据访问的工具时,新效率和改进的结果是不可避免的。

 

使用铰链自然,日常语言的解决方案。

 

自然语言处理是现代人工智能方法的分支,这些方法处理获取机器以了解普通人语言。例如,您在实用的消费解决方案中已经看到了野生Apple的Siri,例如,可以解释用户的口头请求,以便返回请求的数据,发送短信,创建提醒,更远。

 

该技术不仅看到了主要的消费者采用,并在同一类别中产生了许多可比的解决方案(亚马逊的Alexa,微软的Cortana),但它实际上是为了简化可访问性问题。首次iPhone用户可能无法找到消息应用程序来发送文本,但是他或她可以轻松地理解与设备发表讲话,以便“发送约翰一条短信”即将回家。 '“

 

自然语言用户体验可以将复杂的查询变为随意的对话。如果您可以构建口头请求,则新技术正在出现,不仅可以解释这些请求,而且填补它们。当公司投资于利用相同原则的商业智能平台时,它们使数据能够轻松谈话。

 

适应更多数据的要求,不应该是奇怪或不方便的。当访问该数据时已有民主化(并且数据本身易于与之交互)时,差异将是不可触及的。

 

现在是公司删除比喻蒙蔽!

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