数据支持：通过可访问的洞察力为企业提供支持
Posted: Tue Feb 11, 2025 4:45 am
每个组织都声称自己是数据驱动的；然而，只有 25% 的高管对他们从数据中提取的见解充满信心，而且大多数公司都在努力将原始信息转化为有意义的见解。
难怪数据驱动的组织获得客户的可能性高出 23 倍，留住客户的可能性高出 6 倍，盈利的可能性高出 19 倍。
因此，将数据转化为战略洞察力的企业才是成功的企业。但对许多企业来说，这种转变似乎具有挑战性。
数据孤岛、分散的基础设施和缺乏数据素养会造成阻碍增长的瓶颈。想象一下，一家全球零售商因客户数据孤岛而错失关键的购买趋势。
数据支持改变了游戏规则，将原始数据转化为可操作的见解，并使每个团队都能做出更好的决策。
本文探讨了数据支持的基础、它对决策的影响以及可采取的步骤以充分利用其潜力。
什么是数据支持？
数据支持超越了数据管理或治理——它是将原始 韩国电话号码列表 数据转化为可访问、可操作且有影响力的见解以推动业务增长的战略过程。
数据支持可确保每个利益相关者（无论是财务、营销还是运营部门）都拥有做出明智、数据驱动决策所需的工具、培训和访问权限。这不仅涉及存储和保护数据，还涉及使其可用于日常运营、长期战略和创新。
数据支持的关键要素包括：
数据可访问性：快速、安全地访问相关数据。
数据素养：确保团队能够有效地解释和使用数据。
集成工具：可随时提供见解的自助服务平台。
为什么数据支持很重要？
据 Seagate 称，近 68% 的收集数据未被使用，将潜在资产变成了负债。强大的数据支持框架可帮助组织适应市场变化、促进创新并获得竞争优势。
然而，数据支持必须与数据治理保持一致，才能发挥其真正价值，确保数据不仅可以访问，而且准确、安全且合规。
下表重点介绍了数据支持在形成数据战略框架中的独特作用和协同作用：释放数据的全部潜力需要深思熟虑和结构化的方法。成功的数据支持战略围绕四个核心组件构建：
1. 数据可访问性
数据孤岛阻碍决策。集中式平台和自助服务工具可让员工快速访问数据。
示例：沃尔玛的集中平台整合了店内和线上运营，提高了库存准确性并增强了客户体验。
2. 数据素养与培训
如果没有适当的培训，数据访问就毫无意义。提高员工的技能可以培养明智的决策文化。
示例：UPS 对其员工进行了预测分析方面的培训，优化了运输路线，降低了燃料成本并加快了运输速度。
3. 强大的基础设施和工具
可扩展的工具确保无缝数据处理和分析。
示例：Spotify 每天通过先进的管道处理 6000 亿个事件，提供个性化播放列表并减少客户流失。
4. 综合治理
治理在访问与安全之间取得平衡，确保数据合规性而不抑制创新。
示例：Netflix 使用基于角色的访问和实时审计，保护用户隐私，同时实现个性化内容的创新。
因此，每个组件都将原始数据转化为战略优势，使企业能够创新、优化和引领。
数据支持如何支持决策
能否及时做出明智的决策往往是领导者与追随者之间的区别。数据支持使组织能够将原始信息转化为精确、可操作的战略，从而推动可衡量的成果。
方法如下：
1. 提高决策速度和准确性
在时机决定成败的行业中，获取实时、干净的数据至关重要。
场景：在高盛，先进的数据管道可以在几毫秒内处理实时市场信息，让交易员能够即时响应价格变动。在波动的交易时段，该系统可以实现瞬间的投资组合调整，帮助公司避免重大损失。
这种精度有助于提高高频交易的利润，因为即使几微秒的延迟也可能造成数百万美元的后果。
2. 通过洞察促进创新
创新突破通常源于识别复杂数据中隐藏的模式。这在医疗保健行业尤其如此，主动洞察可以挽救生命并优化护理。
场景：约翰霍普金斯医院采用预测分析工具来监测患者生命体征并检测败血症的早期迹象。该系统通过预测和预防严重并发症、释放关键病床并降低相关治疗成本，减少了重症监护室的住院时间。
医院的死亡率也显著下降，这是根据出现明显症状前数小时提供的洞察采取行动的直接结果。
3. 优化运营效率
数据驱动的运营可以消除低效率、提高生产力并降低成本，尤其是在供应链管理中。
场景：宝洁公司的预测分析通过精确预测需求简化了库存规划。通过分析季节性模式、促销影响和区域趋势，宝洁公司最大限度地减少了过剩库存并避免了代价高昂的缺货。
这种方法确保其产品高效地送达客户，同时保持具有成本效益的运营。其结果是：即使在不可预测的市场条件下，供应链也能动态适应。
难怪数据驱动的组织获得客户的可能性高出 23 倍，留住客户的可能性高出 6 倍，盈利的可能性高出 19 倍。
因此，将数据转化为战略洞察力的企业才是成功的企业。但对许多企业来说，这种转变似乎具有挑战性。
数据孤岛、分散的基础设施和缺乏数据素养会造成阻碍增长的瓶颈。想象一下，一家全球零售商因客户数据孤岛而错失关键的购买趋势。
数据支持改变了游戏规则，将原始数据转化为可操作的见解，并使每个团队都能做出更好的决策。
本文探讨了数据支持的基础、它对决策的影响以及可采取的步骤以充分利用其潜力。
什么是数据支持？
数据支持超越了数据管理或治理——它是将原始 韩国电话号码列表 数据转化为可访问、可操作且有影响力的见解以推动业务增长的战略过程。
数据支持可确保每个利益相关者（无论是财务、营销还是运营部门）都拥有做出明智、数据驱动决策所需的工具、培训和访问权限。这不仅涉及存储和保护数据，还涉及使其可用于日常运营、长期战略和创新。
数据支持的关键要素包括：
数据可访问性：快速、安全地访问相关数据。
数据素养：确保团队能够有效地解释和使用数据。
集成工具：可随时提供见解的自助服务平台。
为什么数据支持很重要？
据 Seagate 称，近 68% 的收集数据未被使用，将潜在资产变成了负债。强大的数据支持框架可帮助组织适应市场变化、促进创新并获得竞争优势。
然而，数据支持必须与数据治理保持一致，才能发挥其真正价值，确保数据不仅可以访问，而且准确、安全且合规。
下表重点介绍了数据支持在形成数据战略框架中的独特作用和协同作用：释放数据的全部潜力需要深思熟虑和结构化的方法。成功的数据支持战略围绕四个核心组件构建：
1. 数据可访问性
数据孤岛阻碍决策。集中式平台和自助服务工具可让员工快速访问数据。
示例：沃尔玛的集中平台整合了店内和线上运营，提高了库存准确性并增强了客户体验。
2. 数据素养与培训
如果没有适当的培训，数据访问就毫无意义。提高员工的技能可以培养明智的决策文化。
示例：UPS 对其员工进行了预测分析方面的培训，优化了运输路线，降低了燃料成本并加快了运输速度。
3. 强大的基础设施和工具
可扩展的工具确保无缝数据处理和分析。
示例：Spotify 每天通过先进的管道处理 6000 亿个事件，提供个性化播放列表并减少客户流失。
4. 综合治理
治理在访问与安全之间取得平衡，确保数据合规性而不抑制创新。
示例：Netflix 使用基于角色的访问和实时审计，保护用户隐私，同时实现个性化内容的创新。
因此，每个组件都将原始数据转化为战略优势，使企业能够创新、优化和引领。
数据支持如何支持决策
能否及时做出明智的决策往往是领导者与追随者之间的区别。数据支持使组织能够将原始信息转化为精确、可操作的战略，从而推动可衡量的成果。
方法如下：
1. 提高决策速度和准确性
在时机决定成败的行业中，获取实时、干净的数据至关重要。
场景：在高盛，先进的数据管道可以在几毫秒内处理实时市场信息，让交易员能够即时响应价格变动。在波动的交易时段，该系统可以实现瞬间的投资组合调整，帮助公司避免重大损失。
这种精度有助于提高高频交易的利润，因为即使几微秒的延迟也可能造成数百万美元的后果。
2. 通过洞察促进创新
创新突破通常源于识别复杂数据中隐藏的模式。这在医疗保健行业尤其如此，主动洞察可以挽救生命并优化护理。
场景：约翰霍普金斯医院采用预测分析工具来监测患者生命体征并检测败血症的早期迹象。该系统通过预测和预防严重并发症、释放关键病床并降低相关治疗成本，减少了重症监护室的住院时间。
医院的死亡率也显著下降，这是根据出现明显症状前数小时提供的洞察采取行动的直接结果。
3. 优化运营效率
数据驱动的运营可以消除低效率、提高生产力并降低成本，尤其是在供应链管理中。
场景：宝洁公司的预测分析通过精确预测需求简化了库存规划。通过分析季节性模式、促销影响和区域趋势，宝洁公司最大限度地减少了过剩库存并避免了代价高昂的缺货。
这种方法确保其产品高效地送达客户，同时保持具有成本效益的运营。其结果是：即使在不可预测的市场条件下，供应链也能动态适应。