OushuDB 小课堂丨优化数据质量以应对经济动荡

简介: OushuDB 小课堂丨优化数据质量以应对经济动荡

持续的经济波动和全球经济衰退迫使企业领导人做出艰难的决定。一些正在裁员并缩减运营开销以变得更加敏捷,而另一些则实施了成本节约措施,例如削减技术支出,以提高财务灵活性。这些举措可能会在混乱时期为公司提供短期的喘息机会,但一旦经济环境好转,它们就会迫使它们重建。组织正在利用经济衰退来支持其业务领域,以提供长期价值,并允许他们在市场稳定后加速发展。为此,现在是企业决策者投资于他们最大的资产——数据的最佳时机。


数据对于企业的成长和成功至关重要,但确保其质量和准确性可能具有挑战性。这需要全面的战略和周密的规划,以支持明智的业务决策、提高效率并促进运营连续性。让我们看看组织如何利用正确的资源和人员来收集可靠的数据。


确定减少手动流程的机会


企业领导者必须确定改善其数据供应链和整体数据质量的机会。研究表明,近一半新创建的数据记录具有 至少一个严重错误 只有 3% 的公司数据符合基本质量标准。依赖手动任务和流程的公司通常会创建数据孤岛并经历更高的人为错误率。手动数据移动、SaaS 应用程序的激增和集成中断的结合会降低可访问性并导致不良数据,这会影响组织的各个级别。 Forrester 发现 通过消除这些耗费时间和资源的步骤并将数据可访问性提高 10%,一家典型的财富 1000 强公司将产生超过 6500 万美元的额外净收入。

现代企业比以往任何时候都更加依赖数据来实现业务目标。手动任务和流程加剧了员工的倦怠和持续的技术技能短缺,降低了做出更好决策所需的数据的质量和准确性。连接孤立的软件、数字化企业和 提高数据质量 在不减少手动业务流程的情况下。如果未能解决此问题,组织将无法实施有效的数据治理策略。


制定完善的数据治理策略


最成功的公司会优先考虑并花必要的时间来开发推动战略业务决策的程序。这适用于 数据治理 因为它使组织能够评估和改进其数据的可用性、质量、准确性和及时性。CIO 和其他 IT 领导者必须为其数据优化计划定义明确的目标,以确保这些努力与整体业务战略保持一致,并专注于实现可衡量的结果。接下来,他们应该规划所有流程,包括确定每个流程的角色、任务和目标,以确定如何简化和自动化这些流程。这还应该包括所涉及的人物角色,因为如果不了解他们的经验水平,数据将保持不一致和无效。最后,评估可用技术并根据与现有系统的集成级别为特定用例选择最合适的工具。

CDC 基金会在首次将其整个运营迁移到基于云的解决方案时就经历了这一点。企业感受到了手动流程的压力,工作人员在系统之间进行手动 CSV 上传和核对。鉴于其流程和运营的独特性和高度定制性,他们知道他们需要将它们全部连接起来以正确管理它们。CDC 基金会信息技术总监 Malcolm James 承认,组织不仅要确定连接什么、如何连接以及何时连接,还要确定业务需要什么,这对组织来说是一个挑战。通过规划流程、定义目标和实施变更管理策略,简化了 Malcolm 及其员工的过渡,

强大的变更管理计划对于成功实施增强的数据治理计划至关重要。它有助于确定组织的日常运营在执行新战略时将如何运行,并解释它们将如何向前推进。这使企业领导者可以向利益相关者传达优化数据的好处,为员工提供培训和支持,并管理任何潜在的变革阻力。没有变革管理战略的公司往往会面临员工的反对,因为他们不知道不同的方法将如何影响他们的核心工作职能。关注与企业范围的变革相关的最终用户体验和角色将简化过渡并为整个组织提供良好的体验。


创建数据驱动的文化


成功的数据治理策略的基础是组织创建数据驱动文化的意愿和能力。对于大多数公司而言,这种共同愿景是一个根本性的转变,因为它需要整个组织(而不仅仅是 IT 部门)的承诺,以建立一个消除脱节数据集的互连业务。业务领导者必须在流程的早期关注这一点,因为成功取决于单向方法。

营造优先考虑组织数据质量和准确性的环境是改进计划的关键。接受这种思维方式并将其作为公司的核心优先事项,有助于制定明确的战略、提供更高的投资回报率并推动长期价值。在整个公司和跨职能部门产生支持将有助于获得资金、征求反馈并确保各部门致力于使数据增强计划取得成功。

能够自信地信任数据并为业务决策提供信息的组织价值回报比采取成本节约措施要大得多。然而,仅仅致力于提高数据质量是不够的。企业领导者必须明白,数据优化取决于正确的工具、人员和战略,以营造全公司的心态。通过在经济动荡时期加强对数据的处理,领先企业将准备好在市场稳定时加速收入扩张。


更多内容请关注 OushuDB 小课堂

目录
相关文章
|
开发者
《中国开发者画像洞察报告2022》——02 开发者面临的挑战——2.1 新⾏业
《中国开发者画像洞察报告2022》——02 开发者面临的挑战——2.1 新⾏业
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
带你读《生命科学行业云上解决方案及最佳实践》——GHDDI,阿里云高性能计算助力 药物研发实现高通量分子筛选
带你读《生命科学行业云上解决方案及最佳实践》——GHDDI,阿里云高性能计算助力 药物研发实现高通量分子筛选
231 0
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
OushuDB 小课堂丨 2023 年数据治理趋势:服务模式的成熟
OushuDB 小课堂丨 2023 年数据治理趋势:服务模式的成熟
103 0
|
大数据 计算机视觉
大数据对未来市场营销的影响
大数据对未来市场营销的影响
250 0
|
存储 弹性计算 分布式计算
【云栖号案例 | 医疗健康】华大基因数据上云,实现数据分析效率提高数千倍!
华大基因通过阿里云设计海量存储计算与数据安全等云平台架构,保障云上业务搭建与运转,实现了22小时内达成千人基因组分析的人类梦想。
|
存储 弹性计算 运维
【云栖号案例 | 医疗健康 】基因科研公司上云 低成本进一步保证重要数据安全
基因科研公司在本地部署IDC机房,线下部署成本高。需要高性能的弹性IT架构。这套架构成本低,解决数据读取、数据分析需求,进一步保证重要数据安全。
|
搜索推荐 大数据
风剑分享 | 只有数据最懂公司的痛点,指导企业决策走向
在2018中国大数据高峰论坛上,数澜科技CEO风剑分享了对数据资产化的理解、大数据平台的建设、大数据落地过程中的挑战,以及数据应用在未来的机遇与挑战。具体全文摘录如下: 一、什么是数据资产化 “数据资产化是数澜一直秉持的概念并持续在做的事情”。
|
大数据 数据库 关系型数据库