借助数据达成目标的6个最佳实践

原始的、未经筛选的数据对企业来说是一座金矿,可以帮助他们进一步了解普通消费者。但前提是数据必须清晰可辨,而处理数据需要大量的工作。

随着物联网(IoT)等领域的出现,不断涌出的海量数据使得数据处理几乎不可能完成。即便如此,人们也需要寻找方法,从每天接收的数据中获得启发。

想要最大化物联网的效用看起来更像是一种艺术,或需要人才付出艰苦努力。但理解数据并不是艺术,而是科学。以下6种最佳方法,可以帮助企业理解数据,同时避免被信息过度干扰而对业务造成负面影响。

利用数据达成年度目标不仅可行,而且可能比其它方式更容易操作。

1. 使用人工智能

逐一检查每个数据是可行的,但如果有时间要求且数据量巨大,工作量就会难以负荷。引入机器学习和人工智能为企业处理数据,可以省去许多繁琐的步骤。且人工智能还有许多优势,包括收集更多信息,并以远超人类的速度分析数据。

当然,如果从事这一领域工作的人员数量相当庞大,机器将取代人类工作岗位的说法可能会应验。在商业领域,数据的挖掘使用仍是一个较新的概念,故引入筛查信息的机器正当其时。而且将其拓展应用到其它部门,发挥机器所长,将创造更多的价值,尽管这可能会影响到一些人的利益。

2. 数据治理

数据治理的全部意义是得到更好的数据并与企业中的每个人分享这笔财富。本质上,治理是聚焦于加强数据的可获得、可使用、安全和整合。新兴企业更应当实行数据治理,以确保数据符合行业统一标准。

通过治理,企业可以降低成本并提升安全等级,同时确保更好的整体合规。改善可以从数据质量和数据分析入手,从而显著降低项目失败的风险。

3. 目标先于数据

掌握大量经过整理的可用数据当然是好事,但如果数据与企业希望推广的方向相悖,则会适得其反。所以从事数据相关工作的人员在潜入海量数据和物联网中挖掘可用信息之前,必须清楚公司的目标。

先为企业设定目标,也有助于发现他们希望推广的数据。学习如何精确定义目标并基于目标分配工作,有助于让所有人达成共识。

4. 布局网络安全

如果遭到黑客入侵,那么积累的数据就会毫无用处。确保数据安全、防范数据篡改需要成为企业的首要任务之一。任何企业都不希望泄露自身的信息,但如果企业消费者的信息被窃取,会对企业造成更大的打击。

拥有合格的信息技术部门对于构建强大的网络安全协议是必不可少的。每个使用数据的公司都应该建立自己的信息技术部门,并不断提升其能力。企业应当允许信息技术部门在管理非结构化数据时阻断新类型的数据来源。

5. 轻松访问

为安全起见,规模较大的企业应当限制团队成员查看和访问已存储数据的权限。不过,当员工确实有数据访问的需要时,应该避免相关步骤过于繁琐。员工一经申请就应被允许访问数据。

提升数据访问便利性的另一个重要原因是为了确保数据的相关性。如果数据被隐蔽储存太久,相关信息可能会被遗忘,继而无法在关键时刻被取用。即使未来有一天找到该信息,也可能会时过境迁,机会已逝。

6. 确保数据分门别类

数据杂乱无章是导致信息在交接环节丢失的主要原因之一,而导致数据杂乱无序的原因有很多。如果分类有误或授权不当,信息可能很快就会失去相关性,甚至永远得不到使用。清楚每项数据的存放之处及移动路径,可以让企业如同保养良好的机器一样流畅运转。

信息技术部门还必须尽可能保持数据干净,这意味着随着新信息的导入,必须不断对其重新分类。企业需要安排专人负责整理数据,或确保至少有一双眼睛在留意信息。虽然依靠人工智能追踪一切信息的想法很诱人,但完全依赖机器处理如此宝贵的信息或许并不是最佳选择。

数据与目标

在物联网中查找信息时谨记业务目标,有助于对所有可获得的数据进行初步整理;借助人工智能对数据进行分类,并安排专人跟进以确保结果的准确性;最终由理解数据的人将数据放入合适的上下文中,才能得到有用的信息。

仅是为了向重要节点靠近几步,整个过程听起来就已经极其冗长。不过,比起尚未使用物联网或其它来源的数据支持其策略的竞争对手,这已是重大飞跃。

本文作者是信息管理部的Kayla Matthews,已获彭博授权。

亲身感受彭博终端带来的非凡体验 预约演示