數據可觀察性如何將非結構化數據轉化為洞察力
已發表: 2022-10-28組織從連接設備、雲存儲平台等操作系統中生成數量驚人的數據。 這些數據被收集和存儲，但並不總是轉化為有用的見解。
一項行業調查顯示，43% 的收集到的數據在很大程度上仍未被企業使用。 隨著越來越多的企業轉向數據進行決策和客戶參與，他們使用的數據必須提供有價值的洞察力，而不是對數據點的簡單解釋。
數據可觀察性可以幫助業務領導者超越對運營數據的基本理解，從而真正全面地了解其組織及其數據流程。
什麼是數據可觀察性？
數據監控和數據可觀察性有時可以互換使用，但這些功能是獨一無二的並且具有不同的用途。 數據監控是指使用關鍵數據分析指標對數據質量進行定期和主動分析。 這個過程雖然仍然是主動的，但會以固定的時間間隔執行，有時會導致數據問題在一段時間內被忽視。
另一方面，數據可觀察性是指組織保持對其數據健康狀況和影響數據健康狀況的流程的完全可見性的能力。 可觀察性超越了常規數據分析，通過持續和自動監控及時突出數據問題，以便立即有效地解決。
隨著數據對於高效運營和業務連續性變得更加不可或缺，組織必須確保其最關鍵的數據集盡可能保持在最佳狀態。 數據可觀察性是任何企業數據管理策略的關鍵組成部分。 數據可觀察性可以幫助企業確保他們的數據產生有意義的洞察力。
組織現在如何使用他們的數據
另一個需要回答的重要問題是：為什麼公司應該關心數據可觀察性和數據質量？ 讓我們回顧一下公司依賴有意義且可靠的洞察力的一些最關鍵的用例。
數據驅動的決策
商業領袖會定期做出非常重要的決定。 從內部政策的設計到分析銷售和營銷戰略，每項戰略都會影響企業的長期成功。 因此，企業領導者必須有權使用他們可用的最新數據做出明智的決策，而不是依賴直覺或過時的假設。
數據驅動的決策對於企業領導者來說越來越重要，而未能充分利用其業務數據的高管可能會發現自己不可逆轉地輸給了競爭對手。 基於數據的決策允許企業領導者通過實時分析市場狀況和內部數據，將他們的計劃和決策置於不斷發展的市場環境中。
了解和響應客戶行為
市場條件的波動有很多原因，但這些因素都不像客戶需求和偏好的變化那樣重要。 企業領導者必須了解每個客戶如何做出購買決定，以及他們的偏好如何影響他們的行為。 面向客戶的企業不斷收集有關客戶如何與他們互動、關鍵客戶接觸點在推動銷售方面的有效性以及客戶滿意度水平的信息。 隨著客戶人口統計數據隨著時間的推移而發展，業務策略和運營也必鬚髮展以反映新客戶群的需求。
社交媒體輕鬆放大客戶聲音也增加了企業搶先識別和解決潛在客戶問題的壓力。 現代客戶也習慣於個性化的溝通和品牌互動。 如果沒有一致的可靠和準確的客戶信息流，這一切都無法實現。
識別快速發展的市場中的機遇和挑戰
在競爭激烈的市場中，先發優勢可能非常有價值。 它可以讓企業有機會建立牢固的客戶關係、了解行業並改進產品供應，甚至在競爭對手有機會充分了解他們可用的機會之前。
儘管許多組織已將數據納入其日常運營，但大多數組織未能在其數據流程中實現任何顯著成熟。 最近的一項研究發現，幾乎一半的組織仍處於數據成熟度的第一級，而只有 11% 的組織被認為是數據創新者，這是本次調查中的最高成熟度級別。
企業可以使用內部數據並將其與公開可用的行業數據配對，以準確了解其業務環境中的挑戰和機遇。 定期分析此類數據還使企業領導者能夠快速有效地識別市場機會並做出反應。
通過我們的指南了解如何在分析成熟度曲線上前進並在競爭中領先
為什麼數據可觀察性是產生洞察力的關鍵
數據可觀察性通過多種方式影響洞察力生成過程及其結果。 讓我們快速瀏覽一下它們。
可靠性和高質量數據建立了對數據利用的信心
數據只有與它可以幫助企業產生的洞察力一樣有用。 它可以幫助高管做出更好的決策、提高資源利用率並降低運營成本。 儘管有這些好處，但幾乎一半的員工仍然表示他們傾向於按照直覺做出決定。 這裡有兩個主要因素； 數據可靠性和數據訪問。
為了讓員工相信數據驅動的決策，他們必須信任用於做出這些決策的基礎數據。 員工應了解並參與組織範圍內的數據收集過程。
這種對數據收集和傳輸的參與可以讓員工更好地了解如何使用運營信息——他們可以觀察到數據可觀察性對數據質量的影響。 持續接觸高質量數據和明確定義的數據流程可以鼓勵員工更頻繁地使用數據做出明智的決策。
數據仍未得到充分利用的第二個原因是數據訪問不一致。 如果數據可供整個組織的員工隨時使用，企業通常會擔心數據的完整性、準確性和安全性可能會受到影響。
另一方面，受限的數據訪問會導致數據孤島的形成和決策中的大量猜測。 數據可觀察性允許業務領導者授予員工這種訪問權限，同時確保數據質量和可靠性保持較高水平。
實時數據交付提高了以數據為中心的工作負載的效率
數據可觀察性的一個主要好處是，它為業務領導者提供了有關數據流程如何幫助業務實現其目標的準確視圖。 這通常會導致更有效地收集、共享和組織關鍵數據集。 然後，運營團隊可以使用這些數據為銷售推廣、營銷策略、財務預測等提供信息。
這些業務流程對時間敏感，並且依賴於穩定的高度準確數據流。 考慮到速度和準確性而構建的數據流程可以為業務團隊提供實時的關鍵見解。 通過數據的實時交付，信息可以跨部門無縫流動。 這有助於運營團隊接收他們需要的信息，同時為業務領導者實時提供業務運營和績效的整體視圖。
及時發現和整改數據問題
如果長時間不加以檢查，數據問題可能會造成極大的破壞。 不一致或不准確等重大數據問題可能會導致服務交付中斷。
這會導致工作時間和生產力的重大損失、罰款和聲譽受損。 隨著越來越多的企業依賴數據來開展常規業務活動，及時識別和解決數據問題已成為一項生存挑戰，而不僅僅是一項運營挑戰。
數據可觀察性簡化了確保業務數據始終安全、可訪問和可靠的流程。
如果發現數據問題，流程可以自動化以提醒相關團隊和業務負責人。 現代基於人工智能的數據管理系統甚至為數據團隊提供建議，幫助他們在創紀錄的時間內解決數據問題。
在您的組織中實現數據可觀察性的 4 個技巧
現在，是時候找出在您的組織中實現和提高數據可觀察性的方法了。 以下是我們關於如何處理數據基礎架構以充分利用它的 4 大技巧。
1.警惕現有運營孤島造成的信息盲點
大多數現代組織中都存在運營孤島，可能會阻止業務領導者對其運營進行全面了解。 整個組織使用的不兼容的數據管理系統、對數據管理的參與不一致以及資源密集型數據管理流程可能導致部門之間根深蒂固的信息孤島。
在日益混合的工作環境中，縮小這些差距對於洞察力的產生和有效的數據管理至關重要。
業務領導者必須識別組織內的信息盲點，構建有效的數據管道並設計流程，以便在整個組織內輕鬆收集、組織和共享重要信息。
這些數據過程必須易於非技術人員理解。 這將使企業領導者能夠鼓勵更多地參與數據管理，並確保各級員工都能充分利用整體數據分析可以提供的好處。
2. 為所有數據創建單一事實來源
企業傾向於將大量數據分散到多個存儲解決方案和位置。 這可能是為了降低成本，也可能表明整個組織的數據管理策略分散。
數據通常存儲在內部管理的數據中心、第三方數據中心、雲存儲庫、遠程位置等。 近年來，這種隨意的數據存儲方式並沒有發生顯著變化，許多企業仍在使用組合解決方案。
簡化數據存儲並為數據可觀察性奠定堅實基礎的最佳方法是組織創建和維護數據倉庫。
集中式數據倉庫允許所有相關方在未經許可的情況下訪問所需的數據，與 IT 部門進行繁瑣且繁瑣的對話。 只需登錄並下載或開始在雲環境中或在本地數據存儲中分析您想要的數據。
例如，讓我們考慮營銷數據。 團隊經常處理從數十個不同平台、渠道甚至區域收集的不一致數據。 以可靠數據管道為後盾的數據倉庫有助於構建數據並使整個組織的員工更容易訪問這些數據。
在 Improvado，我們幫助營銷和銷售團隊調整他們的數據並構建收入團隊績效的整體視圖。 我們的數據管道與 300 多個數據源集成，以提取數據並將其加載到您選擇的數據倉庫。 此外，Improvado 會自動標準化不同的數據，讓分析團隊專注於分析，而不是加入和合併數據。
結果，團隊節省了數百小時的手動數據提取時間，並獲得了所有收入數據的單一真實來源。
3. 充分利用自動化數據流程提高效率
對於希望使用行業和運營數據來製定決策、規劃業務戰略、降低成本和提高效率的企業而言，有效的數據管理極為重要。 然而，手動過程可能是高度資源密集型的。
清理、組織、格式化和更正數據集需要花費大量時間來完成高價值任務，並且還容易出現人為錯誤導致的問題。
數據處理不必低效且乏味。 現代數據可觀察性解決方案可以幫助企業自動化關鍵但重複的任務。 一旦一組數據被認為是高質量的，數據可觀察性平台就會幫助企業監控該數據的健康狀況，並在出現問題時突出顯示問題區域。
這使數據團隊能夠在其數據管理流程中保持高效，並降低數據問題影響業務運營的可能性。
4. 確保您的所有數字解決方案作為一個有凝聚力且可互操作的堆棧運行
企業一直在各個運營部門採用和實施數字解決方案。 但是，這種採用並不總是經過精心計劃或始終如一的。 被視為獨立的團隊，例如財務和法律團隊，有時擁有高度專業化的軟件和數據管理系統，這些系統不會與組織內其他團隊使用的解決方案交織在一起。
數據可觀察性要求業務領導者從一個位置查看來自其組織每個部分的數據。 因此，將不同部門使用的所有數字解決方案集成到一個集中式系統中至關重要。 一個有凝聚力且可互操作的解決方案堆棧可以幫助企業平衡對專業解決方案的需求，同時保持對運營的整體看法。
現代企業越來越意識到數據收集和分析可以提供的好處。 信息孤島、較差的數據質量和不一致的洞察力生成可能會阻止他們充分體驗這些好處。 數據可觀察性可以幫助企業克服這些挑戰，確保他們的數據始終可用且足夠可靠以用於產生洞察力。 正確的解決方案可以簡化企業管理數據的方式，同時讓數據團隊能夠專注於高價值任務，而不是清理數據。
將您的原始數據轉化為可行的見解
數據可觀察性是一種將長期伴隨我們的趨勢。 依賴質量洞察力的數據驅動團隊不能忽視深思熟慮的數據基礎架構的重要性、數據倉庫的優勢以及數據管道的時間效率。 如果您正在圍繞數據構建組織並希望在分析成熟度曲線上取得進步，請從數據可訪問性開始。
Improvado 可以為您提供一個數據倉庫，您可以在其中組織所有營銷和銷售見解。 收入數據是最難對齊並將其轉換為易於理解的視圖之一，因為它是在數十個不同的平台上收集的。 因此，手頭的分析數據可以顯著提高分析師的工作效率，更容易發現新的收入增長趨勢，並做出明智的決策。
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