八个必定使数据分析失败的方式

数据分析正迅速成为赢得业务战略的关键。但是如果没有正确的方法、技巧和策略，你的数据举措可能永远没有结果。数据分析已经成为企业最重要的业务和技术的差异化要素之一，数据分析使企业能够深入了解其运营的方方面面，从而在竞争中获得优势。

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武汉金信润天研究报告显示，在主要趋势中，分析将推动现代业务运营，而不仅仅是反映其绩效。企业将创建端到端的架构，这些架构考虑到了组织核心乃至组织边缘的数据管理和分析;高管们将数据和分析作为业务战略的一部分，使数据和分析专业人员能够发挥新的作用并创造业务增长。

然而在数据分析被反复强调的请况下，很多组织还是陷入了损害或浪费分析的真正价值的陷阱。根据IT领导者和行业专家的说法，以下是八个必定使数据分析失败的方式。

1. 急于试水，却不知道自己在找什么

如果你不知道在数据中需要检查哪些具体的趋势或信号，你怎么能期望从中获得真正的价值呢?

2. 建立(维护)自己的基础设施

建立和维护自己的大数据基础设施可能是一个巨大的诱惑。但这可能会危及你的分析工作的使命。

3. 成为数据分割者，而不是数据统一者

长期以来，企业一直在努力解决阻止各部门共享信息的“数据孤岛”问题，从而使整个机构受益。分析也遇到了同样的挑战。统一不同的数据就是一个很好的最佳实践。

4. 回避良好的数据卫生

如果你正在分析的数据不准确、不是最新的、且没有条理，那么分析的价值可能会急剧下降。

错进错出是原始业务数据的容量和范围扩大的问题，最好的数据分析团队要质量渗透，因此，建立流程并利用技术来执行质量标准是一个必胜的组合。良好的数据卫生也意味着保持数据尽可能是最新的。数据新鲜度要求了解当前数据采集过程的时效性。显然，一个系统越实时，新鲜度就越高。也可以通过使用第三方服务来支持新鲜度，以加强你现有的技术和流程。

5. 放弃分析计划的高管赞助

与其它类型的重大IT项目一样，没有数据分析项目的高级管理人员的领导能力可能对成功不利。

建立数据管理基础需要多年持续不断的努力。数据和分析团队要促进的一些工作不会有立竿见影的效果，这可能与业务合作伙伴的预期不一致。这需要强有力的领导层支持，以及努力教育业务合作伙伴，以实现更加趋于数据驱动的未来。

6. 忽略中层和下层管理者

数据科学家在真空中进行的分析和其他那些没有从最亲近分析需求的业务经理得到可靠输入的专家不太可能成功。

如果没有中低层管理人员的积极参与，分析团队提供的信息往往不能真正地帮助管理层团队更好地完成工作。信息将是定向的，信息会指出更大的流程缺陷或可以改进的地方，但是管理层早晚要着手处理——当他们有时间的时候。而大多数管理者从来都没有多余的时间。只有当团队由真正懂业务的人组成，以及业务实际上每天都需要访问信息时，传递的信息才足以对业务产生积极影响。

7. 缺乏支持良好数据分析的文化和技能

这对于组织来说是一个普遍的问题，很大程度上是因为数据科学这样的技术很难获取。但是，如果数据素养不是公司文化的核心，分析失败的可能性更大。

对于不熟悉分析的人来说，数据科学被认为是解决问题的一种神奇的方式。预测和自学的概念很难让人掌握。要说服你的商业伙伴在不透明的算法上作出决策是很难的。你需要先教育他们。

8. 没有在武汉金信润天学习大数据以及数据分析

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