到了2020年，即使在技術界之外，數據分析也獲得了如此多的關注，可以說數據就是黃金。沒有人愿意被拋在后面。但是獲得有價值數據的策略，既不是直接的過程也不是靜態的過程，因此有人說數據分析是一個旅程。那么為什么說數據分析是一個旅程？評估當前的數據分析功能，并繪制數據格局，可能是創建具有可衡量結果的、有時限策略的良好起點。正確獲取數據序列對于任何策略是至關重要的。

下面要介紹的這些可能看起來像常識，但它發生在現實生活中。請記住，數據之旅是一場馬拉松。以最佳速度巡航您的團隊將幫助您長期保持穩定的交付。

　　要點1：了解景觀，接受現實，并培養良好的數據文化。

　　走向地平線

一個常見的可悲的故事是，沒有明確目標的情況下，隨機分析能力會不斷增長。對于許多人來說，錯過趨勢的想法使他們陷入了未知的領域，花費了數百萬美元。制定清晰的愿景應該放在他們的待辦事項清單的頂部。

快速的技術動態和用于數據分析的新技術使長期愿景變得困難。更有效的方法是創建一個遠景。在早期階段定義高層目標以支持這種愿景還有助于最大程度地減少因優先級沖突而導致的偏差。

　　第二點：設定清晰的愿景和目標。

　　數據團隊組裝

解釋如何建立有效的數據團隊就像乞求麻煩。經理們具有領導和管理風格。話雖如此，建立一個團隊來應對數據挑戰需要一些共同的組成部分，并且在某種程度上需要常識。

推動因素：許多公司試圖建立一個完整的集中化團隊，并具有從數據提取到數據可視化的廣泛功能。當IT部門試圖擁有數據空間時，這種類型的形成最為常見。恕我直言，由于缺乏領域知識，可證明的價值和敏捷性，該方法經常失敗。由于沒有明確的角色和職責，這也造成部門之間的緊張關系。

不管集中團隊是從IT部門釀造的，還是從CxO辦公室分支出來的，它都應該充當推動者，而不是專注于最后一刻的交付。該團隊應負責自動化高質量的數據管道，構建和操作數據平臺，并添加有助于企業獲得更多見解的功能。

驅動因素：成功的分析是由業務環境中定義的明確目標驅動的。“大問題”應該來自各個領域的領導團隊，并且必須與業務戰略保持一致。作為領域專家，業務部門負責使用他們可用的數據來驅動分析議程。

　　第三點：明確角色，職責和工作方式。

　　我們到了嗎？

由于要考慮的因素太多，因此數據分析領域沒有靈丹妙藥。但是，以下幾點可幫助您在開始數據分析之旅時避免一些基本錯誤。

· 雇用的技術人員多于管理人員（1：1或1：2是荒謬的比率）。

· 晉升“ A”，發展“ B”，并停止雇用“ C”球員。

· 跨部門協作。通過這種方式可以獲得更好的見解。

· 過度擬合數據模型以增強信念比做任何事情都要糟糕。

· 專注于您的優先事項。價值與能力之間的平衡很重要。

· 認真對待技術債務。它往往是指數的。

· 追求速度而降低數據質量將無濟于事。

· 忽視安全是災難的根源。

· 上下文就是一切。不斷檢查您的數據策略。

通過上述介紹，為什么說數據分析是一個旅程相信大家已經知曉了吧，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。