企業(yè)為(wèi)何需要有效的數據研究方法？

發布時間：2021-06-25

一(yī)個(gè)有效的數據研究方法将有助于解決企業(yè)面臨的一(yī)些常見(jiàn)規劃挑戰，特别是将投資重點與戰略相(xiàng)結合，重點放(fàng)在速度與成本之間的平衡。

企業(yè)可能(néng)認為(wèi)利用數據能(néng)夠大幅提高(gāo)效率，因此立即尋求采用數據管理，但如果沒有适當的研究方法，數據成功管理所需的時間和投資可能(néng)就(jiù)不會(huì)有很好的回報(bào)。許多(duō)無法從(cóng)數據中獲得最大收益的公司，是因為(wèi)他們缺乏關于數據采集、處理、分析和應用的相(xiàng)關工(gōng)具如何交互的技(jì)術(shù)指導。

在創建數據方法時，謹慎的業(yè)務團隊應該包括數據統計，技(jì)術(shù)專家，工(gōng)作人員(yuán)和高(gāo)級管理人員(yuán)，這些角色結合他們的專業(yè)知識來制定一(yī)個(gè)全面的計劃。項目啓動和團隊選擇是研究方法成功的關鍵，因為(wèi)它将影響企業(yè)必須做出的決定，以及這些決策如何影響最終目标，以實現更快的增長(cháng)或更高(gāo)的利潤率。

一(yī)個(gè)數據方法應該處理的領域包括選擇理想的分析工(gōng)具和模型，确定要集成哪些内部和外部數據，并制定一(yī)個(gè)适應數據流的目标組織結構。

1彙總和整合數據

數據可能(néng)是影響公司盈利或虧損的戰略決策的生(shēng)命線。特别是在當今的數字時代，許多(duō)企業(yè)都迷失在大量的數據中，難以識别相(xiàng)關性。由于社交媒體平台的大量湧入，其數據量特别龐大，但這些數據為(wèi)企業(yè)提供了對客戶數據和行為(wèi)的洞察。

彙總數據和了解哪些數據是優先考慮的因素是建立方法學的一(yī)個(gè)重要方面，可能(néng)需要進一(yī)步投資新的數據功能(néng)。短期選擇包括将問題外包給數據專家，但這種方法可能(néng)是成本高(gāo)昂的，對于一(yī)些企業(yè)來說可能(néng)感覺難以承受。而在内部，企業(yè)可以通(tōng)過将交易與其他數據分開(kāi)來努力整合分析報(bào)告。他們也可以嘗試實現數據治理，以避免在準确性和一(yī)般合規性方面的失誤。

2利用分析模型和工(gōng)具

雖然在構建一(yī)個(gè)方法時，數據的整合是至關重要的，但是如果沒有高(gāo)級分析模型來幫助優化結果，并根據這些數據預測結果，那麽其整合就(jiù)沒有多(duō)大的價值。還(hái)有一(yī)種方法需要确定模型如何創造商業(yè)價值。

有效的數據研究方法将有助于解決企業(yè)面臨的一(yī)些常見(jiàn)規劃的挑戰，特别是将投資重點與戰略結合起來的規劃。

利用分析模型來幫助解決有關數據存儲的優化問題。可以從(cóng)有意義的數據中分離出多(duō)餘信息的模型可能(néng)會(huì)影響企業(yè)的底線，從(cóng)而對生(shēng)産力和結果産生(shēng)巨大的影響。有助于将數據集成到(dào)日常流程和業(yè)務活動中的工(gōng)具可以為(wèi)許多(duō)功能(néng)提供一(yī)個(gè)易于理解的界面，從(cóng)雇員(yuán)計劃到(dào)決策提供哪種類型的折扣。

行業(yè)會(huì)因核心領域的不同而有所不同。但無論如何，在分析數據時，如何與日常和長(cháng)期的生(shēng)産力相(xiàng)互作用的數據應該是最重要的。

3方法規劃的挑戰

如果一(yī)種方法能(néng)夠檢測異常數據段，就(jiù)可以幫助研究人員(yuán)進行研究和提高(gāo)總體效率，幫助提醒研究人員(yuán)需要人工(gōng)分析的領域，以及預先存在的機(jī)器(qì)學習和自(zì)動交易數據。大數據研究方法應該準備好識别異常，并制定計劃如何解決這些問題。

有效的研究方法可以幫助數據管理者收集更好、更智能(néng)的信息。在研究方法的幫助下(xià)，利用數據和分析，規劃企業(yè)的盈利點制定戰略方向。

吉佳通(tōng)達《數據處理生(shēng)産線》創新性引入工(gōng)程思想，産品集成了大數據多(duō)類采集、大數據存儲、大數據清洗、數據轉換、大數據計算(suàn)、數據集規範、大數據分析、數據挖掘、數據可視化展示等大數據領域重要功能(néng)于一(yī)體，将無序、零散、價值低(dī)的原始數據作為(wèi)原材料，産生(shēng)有序、集中、且附加值高(gāo)的規範數據集作為(wèi)最終産品。

這種可定制、可擴展、集約化數據處理模式可極大降低(dī)數據處理成本、提高(gāo)數據處理能(néng)力，改善數據處理質量，實現對多(duō)行業(yè)大數據從(cóng)原材料采集、處理加工(gōng)到(dào)産出應用的目的。