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有效企业数据战略的核心是数据管理。在分析一家企业所拥有的数据之前,必须先了解它是如何存储数据的。而体量庞大且种类繁多的数据积累则可能使企业在原始数据的管理面前望而却步。


因此,通过一个强大的数据管理平台来安全有效地处理数据十分必要。而借助能够连接并管理不同环境中的数据流的企业数据云,企业就无需再担心多云和本地环境中的数据。此外,企业数据云还支持流传输、大数据接收、物联网、机器学习等各种分析功能,从而帮助企业最大程度从其数据中获益。


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为了消除阻碍数据价值最大化的障碍,企业可以通过降低数据访问门槛来使更多相关人员实时访问数据,解决所面临的一些常见问题。而且,数据在电信和制造等各行业中日益重要的作用意味着为更多员工开通访问数据的权限不再是“锦上添花”的选择,而成为了“必不可少”的存在。


以电信业为例,过往专注于语音服务的电信业现在必须直面数据服务需求的增长,而由此产生的数据量指数级的增长态势迫使其不得不努力应对数据存储和分析挑战。对制造业来说,随着物联网的日益普及,该行业同样面临着互联设备和平台产生的数据日益增加所带来的存储和分析挑战。


“降低数据访问门槛”是指为全企业员工(包括非技术型终端用户)提供便捷的数据访问渠道,使所有员工都可以从数据中获取洞察,并迅速做出与业务高度相关的明智决策。其效益在运营效率提高、企业韧性增强和成本节约等业务或运营改进中可见一斑。而为了降低数据访问门槛,企业需要着眼于结构、工具和培训三方面。


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第一,在结构方面,一些企业的组织结构自身就阻碍了降低数据访问门槛的发展。企业往往通过中央化的数据分析团队来分析数据并生成报告,而数据又常常被保存在不同的孤岛中,需要数据团队耗费许多时间来提取和整合相关数据。这就要求其他团队等待数据分析师完成分析和报告,再将其转化为可执行洞察,往往会延迟决策流程。而通过破除数据的孤岛化限制,其他团队就可以通过直接获取数据快速做出数据驱动的决策。


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第二,在工具方面,拥有合适的数据管理平台和分析工具至关重要。在这里,推荐一款国内的大数据分析工具Smartbi,它覆盖数据分析的全流程,包括数据连接与准备、数据分析与挖掘、数据共享与应用,是非技术员工提取、分析和展示数据的利器。


第三,在培训方面,企业需要在具备合适工具的基础上对用户进行培训。自助式数据分析正成为降低数据访问门槛的支柱,因此,用户应该熟悉这些工具和流程以最大限度地利用所提供的数据。反之,如果无法轻松访问数据点,即使手握工具和数据,用户也无法产生有效的洞察。

 


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