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利用先进的数据和分析(D&A)能力也许仍然是许多组织尚未开发的最大机会之一。虽然约有47%的企业领导者表示，在过去四年中，D&A已经从根本上改变了他们的行业，但许多人仍然在努力将他们的数据用于优化绩效和利用机会。

障碍有多种形式：

• 缺乏高管的支持。挖掘D&A需要投入大量的时间、金钱和资源，而且很难说服关键决策者相信投资回报率是值得的。将线下数据数字化，分析非结构化数据，并弄清楚你要实现的战略是什么，这些都是大的承诺，来得不容易，也不便宜。

•  数据质量。在许多情况下，一个组织的数据并不符合全面发展与合作战略的标准。它可能是不完整的、不一致的或包括重复和差异。这表现为两大障碍。清理数据的繁重工作和对未开始清理数据的恐惧使许多D&A战略无法启动。

• 将数据整合到工作流程中。很多时候，数据的可操作性--你能用它做什么--被搁置在一边，被排除在D&A战略之外。公司专注于他们可以用他们新发现的见解做什么，但这些从来没有进入工作流程的方式，以便这些见解被实际使用。其结果是。漂亮的图表，却没有很强的可操作性。

为了克服这些阻碍D&A成功的障碍，企业必须实施明确和相关的战略，关注真实的商业案例。很多时候，数据科学家对数据及其细微差别感到兴奋，但组织却不知道如何将洞察力操作化，并将其转化为推动业务成果的行动。以下是如何克服这个问题，以及其他提示，可以帮助确保你从D&A投资中获得最大的ROI。

1. 从 "为什么 "开始。最好的D&A策略是从确定你的业务目标开始的。你想做什么或做得更好？哪些差距阻碍了你的发展？通常情况下，业务部门可能无法完全理解数据如何帮助他们，或者他们会认为他们不需要数据，直到你能展示一些具体的用例。

例如，销售组织往往认为他们不需要数据，因为他们已经与客户互动，知道他们想要什么。然而，D&A计划通过浮现具有相似特征的客户的购买模式，使销售代表能够建议更多的产品，从而非常有效地识别交叉销售机会。D&A还可以帮助预测哪些客户最有可能流失，让销售和客户服务团队在他们取消之前采取行动。

2. 设定现实的预期。公司在D&A战略中经常会遇到两个大陷阱。他们高估了数据的作用，也低估了真正利用数据所需的努力和时间。

以保险业为例，我们有很多丰富的数据，包括最终被保险人、有效保单、风险等。问题是，这些数据大多存放在纸质文档中。因此，虽然我们确实拥有大量的数据，但如果没有专门为这一任务而设计的自动化解决方案，提取数据并使其有用是非常困难的。这就是为什么我建议公司，他们必须对数据数字化的速度、他们能从数据中得到什么以及这个过程可能需要多长时间持现实态度。

3. 利用商业案例获得行政人员的支持。为了将D&A战略从理论转化为实践，用现实世界中的例子来说明你的战略能够带来什么样的洞察力。具体的例子说明什么是可能的--加上实际的业务应用和利益--帮助决策者理解为什么D&A战略是必要的，更不用说值得花钱了。

例如，当大流行病导致酒店业大面积停业和业务关闭时，大多数下游或相关企业都没有办法准确预测自己可能受到的影响。而通过业务部门的数据分析能力，可以让你提前预判，弄清楚自己可能会受到哪些市场力量的影响，并以更多的客户支持来应对，甚至转变业务策略，在充满挑战的时期优化自己的业务表现。

4. 围绕数据质量制定政策。虽然你需要投入资源来追溯清理现有数据，但现在就开始制定政策和程序，在数据录入时就关注数据质量。例如，如果按行业分类分析客户对你的D&A策略很重要，那么它就不能成为一个可选择的输入字段。要求从这一点开始完整、准确地录入数据，并给你的销售和客服代表提供所需的正确工具。

另外，通过为你当前和未来的数据收集需求做准备，为你的D&A战略设置长期的成功。创建一个基础设施，让你能够轻松调整，以在需求出现时捕获更多数据。现在就做比回过头来试图在后端添加更多的数据要容易得多。当它是干净的，准确的和可用的，你永远不会有太多的数据。最后，不要等到你的数据完美无缺：这永远不会发生，很多很多机会都会与你擦肩而过。

5. 建立信息技术/数据领导与业务部门之间的伙伴关系。建立D&A计划而不解决业务需求是本末倒置。一个成功的D&A战略--企业真正实现其D&A投资价值的战略，是一个全业务的举措。IT和数据领导者与业务合作，了解他们的痛点和机会，然后将这些点与可用的数据和工具的作用联系起来，就能最大限度地发挥D&A战略的影响和价值。 

在现代社会，通过智能、稳健和可操作的D&A计划来解锁业务数据是业务增长的关键，这已经不是什么秘密。但是，由于许多组织仍在努力寻找最佳策略，那些找到最佳策略的企业将迅速蹿升为佼佼者。通过实施这些最佳实践，任何行业的企业都可以制定并执行D&A战略，以实现清晰、可衡量的商业价值和增长。

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