从数据中获取价值不是一朝一夕的事股民钱包，也不是通过一些神奇方式实现的，这需要时间和精力。
大约20年前，KVC健康系统医疗保健组织的CIO Lonnie Johnson决定在该公司制定一项长期分析战略，多年来，这一战略已经取得了成效。战略的第一步是在关系数据库中组织数据，这使分析团队能够对现有数据点进行分类。
Johnson 说：“我们通过对业务线、办公室、项目、按时间顺序排列的标识符、交易类型和患者一系列特征进行编目，使信息规范化。我们从许多独立的数据库和电子表格中收集并连接信息。”
然后，该团队创建了数字表单、应用程序和用户界面，取代了公司的纸质文档。他们还为这些文档创建了接口，作为今后信息输入数据库的一种方式。
Johnson 说：“在用户界面中，我们加强了数据完整性，并学会了尽可能多地使用自动填充字段功能。我们在这些数字界面的开发过程中吸收了大量的用户群体，以确保我们能够获取实际的业务价值。我们今天仍然在实行这一点。”
该团队在应用程序中创建了自定义查询生成器，使用户能够根据数据点的描述从选定字段中取出信息。Johnson 说：“这使数据团队能够专注于更高级的分析。我们还鼓励用户提供有关查询生成器的反馈，以帮助我们更好地组织信息。”
该团队开始在 NoSQL 数据库中捕获大量文本和表单数据股民钱包，用于快速开发和未来的自然语言处理。Johnson 说：“如果你把数字表格用于调查、法律文档、客户信息或任何其他可能随时更改的文档，那么使用 NoSQL 可以加快数据捕获的速度，让开发人员可以更自由的执行其他更具创新性的任务。”
该公司还在数据科学敏锐性和工具上进行了投资，目标是在公司内部开发这些必要的技能。Johnson 说：“我们还找到了一个可以定期合作的伙伴，来帮助我们利用机器学习为预测分析设计解决方案。这些现场的技能和深厚的外部经验已发展成为一项新服务，可以持续提供可操作的见解。”
利用跨职能合作伙伴或 团队提高数据准确性利用跨职能合作伙伴或团队涉及到之前涵盖的所有领域，尤其需要将分析与业务结合起来并更新运营模式。分析团队应与业务用户定期协作，通过更高质量的数据确保价值，或将业务用户纳入其跨职能团队。
在线食品订购和配送平台 DoorDash 的分析和数据科学副总裁 Jessica Lachs 表示，与组织内的业务团队密切合作，为数据准确性创造了额外的保护层，从而改进了数据团队和业务团队利用可视数据的方法。
Lachs 说：“当更多的团队查看相同的数据时，会有更多的眼睛来发现自动警报可能遗漏的异常，紧密合作关系还确保数据团队建立业务直觉，令团队能更好地了解他们管理的数据的实际应用情况。”
负责监管85人分析团队的Lachs表示，这使团队能够自主，并根据业务需求对可访问性、准确性和可扩展性做出更好的决策。
另一个关键是将数据视为评估业务决策和权衡的货币。
Lachs 说：“我们相信，通过量化尽可能多的事物，可以最好地评估权衡利好，确定哪些有效，哪些需要改进，从而最大限度地发挥我们的影响力，打造出更好的产品。要做到这一点，我们必须对关键业务杠杆进行实时和准确的量化，这是我的团队路线图的关键部分。”
“在这里我们可以使用数据创建一种共同的内部货币，使我们能够以类似的方式评估和比较权衡。例如，将送货费降低1美元或将送货时间提高5分钟是否会更好，”Lachs说，“如果能以类似术语(如增量订单)来界定问题，那么权衡就变得更加清晰，对企业的价值也会更加明确。”
作者：Bob Violino是纽约Insider Pro、Computerworld、CIO、CSO、InfoWorld和Network World的特约撰稿人。
原文网址：
股民钱包
http://www.cio.com/article/3637628/5-ways-to-maximize-the-value-of-data-analytics.html
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