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是时候让你的数据民主化了

正如石油在 20 世纪重塑了全球经济一样,数据是 21 世纪最宝贵的资源——当今最具竞争力的组织也正在相应地进行投资。自 2019 年以来,公司对数据基础设施的投资 你的数据民主化了 增加了近50%。无论是产品经理发现痛点,还是营销人员利用数据更好地定制客户旅程,让用户能够利用数据做出动态、数据驱动的决策都应该是首要任务。

 

然而,最近的一项研究发现

81%的企业将未能实现业务目标归咎于数 whatsapp 号码数据 据素养较差。如果我们都同意数据素养为组织提供了不可或缺的优势,那么为什么这么多公司缺乏数据素养呢?

 

答案很简单:除了技术经验最丰富的团队外,对于所有团队来说,单单理解数据就已经很困难了,更不用说在数据孤岛中发现数据或通过冗长的 ETL 流程进行解密。不断发展的数据合规法律(如 GDPR 和 CCPA)进一步使问题复杂化,强调了数据素养不仅是财务或文化要求,也是法律要求。

 

现代品牌需要现代数据解决

方案,使所有数据都易于访问和理解,使用户能够自行获得复杂问题的答案。现在比以往任何时候都更需要让数据民主化。

 

继续阅读以了解更多有关数据素 器学习在网页设计 自适应性 养差的危害以及民主化数据策略如何帮助您充分利用数据。

 

数据文盲如何阻碍你的成长

数据民主化是一个持续的过程,它使组织中的每个人——无论其技术知识如何——都可以轻松地处理数据并自信地谈论数据。

 

这个过程不会一蹴而就,习惯了传统技术系统的品牌可能会面临文化冲击。然而,无法适应时代可能会让您的组织在长期内付出代价。以下是非民主化数据的一些危害:

 

瓶颈:在传统的数据管理系统下,分析师和 电报号码 工程团队是公司数据的守门人,任何希望从数据中获取见解的员工都必须通过他们。但是,如果数据团队收到太多请求,或者他们的带宽突然减少,瓶颈可能是一个常见的问题。只要存在瓶颈,团队就无法充分利用您的数据分析。

错失良机:您可能没有意识到

但过时的数据管理系统可能会严重损害您的利润。假设一位产品经理想要了解客户为什么突然在结账页面上放弃购物车。然而,他们不能自己检索信息,而是必须请求分析师为他们生成和提供信息。在产品经理等待这些数据被提取时,客户可能会选择推迟购买,甚至更糟的是,离开您的网站转而从竞争对手那里购买。

合规风险:违反数据合规性绝非小事。就在去年,欧盟对违反 GDPR 你的数据民主化了  的企业处以超过12 亿欧元的罚款。透明的数据安全实践是确保合规性的最佳方法之一。但是,如果您的团队中只有少数人具备数据素养,或者潜在的敏感数据被不当存储或访问,那么这说起来容易做起来难。

数据采集​​策略不佳:

最近的一项研究发现,数据科学家45%的时间都花在了加载和清理数据上。对于依赖数据来收集可行见解的组织来说,分析师和数据科学团队承受数据请求的负担可能会严重影响投资回报率。

依赖数据复制:数据复制似乎是绕过跨多个系统的复杂 ETL 流程的简单方法,但组织应该考虑冗余数据的隐性成本之一:不准确性。Data Axle 发现93%的消费者收到不准确的营销信函;在这些消费者中,90% 的人觉得这很烦人。除非您组织的数据策略涉及浪费资源和赶走客户,否则请谨慎复制数据。

数据民主化已被证明是赢家

Experian最近的一项研究发现,实施数据民主化计划的企业中 99% 的投资回报率都有所提高。让我们进一步分析一下这个统计数据:

 

49% 的人表示决策能力有所提高:数据驱动的决策不仅更加准确,而且提高了透明度,并为市场研究和商业决策提供了清晰的反馈。

47% 的企业报告运营效率有所提高:系统集成不良可能会造成严重 你的数据民主化了 损失。Cleo 报告称,57%的企业因集成不良每年损失超过 50 万美元,4% 的企业每年损失超过 100 万美元。数据民主化使组织能够将其系统统一在一个旗帜下,从而消除集成不良的成本。

45% 的人表示员工对数据更有信心:让您的团队能够有效地自行收集数据驱动的见解,不仅可以增强他们的能力,还可以减少瓶颈并减轻数据团队的压力。

的人表示更容易遵守

法规:确保贵组织符合 GDPR 要求全体人员齐心协力,而不仅仅是数据团队。数据民主化确保所有员工都可以轻松确定数据的来源和存储方式。

37% 的受访者表示,他们拥有更深入的客户洞察:数据驱动的客户旅程是当今最具竞争力的营销人员不可或缺的工具。数据民主化可确保您的营销团队能够正确利用其数据。

对于寻求通过更快、更具活力的洞察力在竞争中脱颖而出的组织,Scuba Analytics 可以使数据民主化和数据分析比以往更容易。

 

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Scuba 的隐私设计分析平台使用户能够快速探索、发现见解、细分和丰富数据 – 所有这些都无需修改数据模型或了解如何编码。Scuba 可以帮助品牌通过以下方式利用其数据:

 

直观的可视化:用户可以在统一的平台上探索易于理解的可视化并无缝生成查询。

可自定义的细分:根据您关心的标准创建新的定义或细分,消除白噪声。随着用户不断探索和发现,用户可以不断完善标准以获得更细致的洞察。

复杂数据集变得简单:基于角色的数据治理访问控制允许管理员控制用户组以提供复杂数据集的简化视图。

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