那么在企業內究竟如何啟動一個分析過程？
有效使用數據的企業關注于他們想要解決的業務問題，在數據的幫助下使用所需分析和決。因此，兩個關鍵操作詞是“數據”和“決定”。
Gartner框架分析是開始分析旅程的一個很好的參考。它顯示數據如何是所有決策的根源，基于人工輸入量子參與決策，可以將分析分為不同階段：描述性、診斷、預測和說明性。此外，一旦根據決定采取行動，會生成更多的數據反饋到數據庫中，在模型中使用。
對于任何組織，有四個重要步驟設置它。
為正確的業務需求建立正確的數據流
第一步是在最影響經濟增長和成本的這些部門設置正確的數據流。對于一些公司來與客戶交互的銷售部門是首選。在一些工業企業，可能產生大量操作數據的工廠，而對于其他人，它是涉及大量采購和成本信息的供應商交互。
檢查數據的可靠性和可用性，適時，有質量地產生任何分析旅程的初始議程。
提供關鍵績效指標和描述性分析
下一步是將這些數據轉換成有用的信息，用于決策。重點是關鍵績效指標（KPI），為企業描述正在發生的事情及其原因。
雖然這些信息是可在傳統的商業智能（BI）系統上得到，現在可以實時，更精度級別的得到，有視覺儀表板并跨企業的層次結構交付。這樣的分析稱為描述性和診斷分析。
圖形化的方式看信息帶來了生動的因果關系，以有效的方式，并顯示出可以立即行動的異常值。
例如，在一個快速消費品公司，零售商可以得到每日SKU的，和訂單的二次銷售，而不是早些時候的品牌總數，因為有更好的帶寬和更低存儲成本（SKU代表庫存單位）。這些可以結構化觸發異常警報，有更好的性能評價。這樣的儀表盤也可以呈現在移動設備上，可以部署給現場主管，使他們日常回顧。
啟動預測分析項目
更低的帶寬成本加上云計算使大量的歷史數據現在可以更好地用于預測分析。事實上，預測分析可以作為基礎，進一步擴大到算法和人工智能（AI）主導的業務。因此有必要在這個空間開始一些構建分析能力的項目。
通常最簡單和影響力高的項目往往是在預測領域。可以為消費品公司預測成品，為日用品主導的公司預測原材料價格，或預測市場增長，客戶忠誠度或銀行客戶風險概況,等等。
預測模型也用于操作層面，預測工廠故障或停機時間，人力資源部門的滯留預測。建立行為標準，為項目分配適當的資源,然后收集相關數據，與合適的合作伙伴一起幫助這些項目獲得成功。
創建一個人才和過程的文化
為了構建分析能力，還需要制定正確的治理過程以及開發合適的人才和文化。
讓算法模型運行在清潔數據之上不足以驅動分析。必須有正確的技能人才像數據管理、統計和數據處理能力以及商業頭腦。
最后，這些行動需要來自頂層的贊助，有正確，及時的管理和審查過程。
最終目標必須為所有的團隊成員所知，這樣才不至于有人在任何新項目旅途中迷失。
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本文標題：如何開始一個分析之旅
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