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协作分析益处企业数据分析

有时候,多关注一个问题可以帮助更快地解决它。专家们讨论了实现协作分析对企业的好处。

数据协作和协作分析仍然是一个较新的概念。其理念是将社区带入分析领域。协作分析的主要好处是可以为过程带来不同的专业知识,并促进对结果的共同理解。

要使这些程序在实践中工作,需要在新工具、人员和过程之间取得平衡,以培养共享的理解。在某种程度上,这只是对数据集成趋势的扩展。

什么是协作分析?

协作分析代表了数据转换数字转型咨询公司Globant的技术总监兼数据科学实践主管胡安·José López·墨菲(Juan José López Murphy)表示。这有助于团队避免由于在竖井区域之间反复决策而产生的误解,从而更好地协调工作,并提供对整个企业中正在发生的事情的一致评估。

Murphy说,大多数主要业务问题通常是跨领域,部门和技术边界,这使得只有一种专业知识难以解决。虽然公司试图进行协调的行动,以便他们可以成长和改善,他们经常错过对正在发生的事情进行协调的理解。协作分析可以桥梁这个差距

它如何帮助数据团队

毕马威(KPMG)数据、分析和人工智能合伙人Traci Gusher表示:“协作分析有助于加快洞察速度。”

它也有可能揭示更广泛的数据清单,这些数据可能与各种体验有关不同的人有数据来源.宽广的视角有助于组织偶然发现新的想法,否则可能不会浮出水面。

Knime的首席数据科学家Rosaria Silipo说:“没有一个数据科学家知道一切。”

对于单个数据科学家来说似乎无法解决的问题可以被分解,而这些分离的部分可以被分解由团队解决

还有一种宜家效应,即参与构建分析模型的人更有可能相信结果。

数据情报平台BigID的数据解决方案副总裁Peggy Tsai表示:“企业可以从协作分析中受益,因为企业内部的数据用户都为创建、构建和记录分析做出了贡献。”

什么使用工具

协作分析实现需要包含一个公共接口和工作空间,用户可以在其中访问数据和kpi。此工作空间必须通过提供语境商业视图Mindtree高级副总裁兼客户成功、数据和情报全球主管Radhakrishnan Rajagopalan解释道。Mindtree是一家技术咨询和数字转型公司。

将其与促进数据产品创建和共享的市场进行比较是很有用的。

协作工作区必须启用透明数据操作。更重要的是,它应该启用数据可视化,因此用户可以分析信息的不同方面。一旦分析了数据,数据团队就应该有能力创建其他版本并与同事共享,以进行协作,审查和使用。

合作分析在实践中

推出分析消费者在渠道的工具开发了商业技术,开发了一个协作分析平台,以协调销售,客户成功和分析和洞察团队。

商科技(Quotient Technology)分析部门的高级副总裁布雷克•伯勒斯(Blake Burrus)表示:“为了推动协作,团队必须分享围绕业务关键内容的可衡量激励措施,比如客户满意度、收入增长或其他绩效指标。”

这确保了每个团队获得驱动采用和使用的效用,同时也创建了围绕共享目标进行协作的激励。

团队可以在后端集成不同的应用程序中工作,以帮助推动他们朝着共同的目标前进。他们共同的关键绩效指标是通过营销支出的回报来提高绩效。

“我们都致力于为客户和每个人的工作流提供赢得成果,”伯鲁斯说。

人类的元素

人的因素是让协作分析程序在实践中发挥作用的最重要的方面之一。协作分析要求培养数据读写墨菲说,开放性和愿意学习意愿。

数据素养有助于参与者区分数据所说的内容,它激励人们相信的人以及在做出决定之前所需的假设。建立开放性是促进谦卑感的过程,有助于实现每个成员可以在经验,领域知识,技术方法和观点方面带到表的价值。

“常常,特别是在它的背景下,我们看到了”技术“人员与某种程序员或数值分析师混在一起的”技术“的想法,而不必意识到每个部门和观点都有他们的技术背景和方法,”墨菲说。

培养学习的意愿,鼓励人们分享不同意见,也是至关重要的。

“作为人类,我们有时会犹豫,不愿作为团队的一员提出可能太冒险或牵强的想法,”Gusher说。

人们还允许他们根据他们与之合作的小组进行摇曳或调整的观点。从根本上有不同的背景,技能和问题的团队最终可能会有不同的背景,技能和观点创造更全面的见解和解决方案。

Gusher发现采用结构是很有用的,比如使用一致的方法进行数据分析,支持有效协作的工具,以及代表不同视角的模板化团队角色。这可以包括业务或领域知识、分析方法深度、数据获取和工程技能。

“团队成员需要角色和定义的目的,否则这些团队成为狂野的西方,并开始互相踩踏而不产生这些团队旨在开车的创造价值,”Gusher说。

AI元素

一旦基本的工具、人员和流程就位,AI可以帮助推动洞察力调查数据,并提出下一步建议。

墨菲说:“人工智能主要是在幕后工作,通过丰富可用信息的内容和覆盖范围。”

AI可以帮助协作分析的一种方式是建议相关或应该考虑的特定主题的信息片段,使用推荐的类型,但专注于数据源和特定的切片或可视化。

AI还可以填补团队希望拥有但不能收集的数据差距,直到它为时已晚或太昂贵。AI还可以帮助构建什么情况并发挥不同的策略和结果做出最好的决定通过尽可能地结合整个团队的知识。

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