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在以下的数据分析之旅中，将提供六项数据管理技巧，可帮助组织从只是谈论关键指标转变为针对战略决策数据采取行动。在应用中，还可以帮助找到组织内可操作数据的快捷方式。
1、改善企业的数据管理技术——从企业的数据模型开始
组织很有可能为其支持的功能提供了多个有针对性的最佳应用程序。但是，如果将这些信息存储在不同的系统中，那么其信息的价值是什么?要开始实施数据管理过程，重要的是要在企业内的所有应用程序中调整数据模型，以便跨系统进行数据关联。数据可视化可以显著改善企业内部的决策。但是，源数据清理和排列是第一个关键步骤，人们对此不应低估。
2、改善企业的数据管理技术——实施数据管理流程
在排好了数据模型之后，保持其组织性很重要。企业建立一个流程或系统来维护源事务和主数据。适当的数据管理将使企业能够构建其数据模型，并随时增强现有分析。由于糟糕的数据管理实践，很容易让人对数据分析或技术部署丧失信心。
3、改善企业的数据管理技术——进行可视化计数
设置数据可视化时，请牢记最终目标。企业确保自己对仪表板的行为变化有充分的了解，并确保自己已与其关键业务利益相关者进行合作。例如，在设施管理中，数据可以成为预测性维护中的游戏改变者。在行业中，了解维护事件的主要指标以及通过大量数据输入可视化数据，可以帮助维护团队主动改进维护流程，从而延长机器或物理资产的使用寿命。相关人员需要考虑数据可视化如何为其业务带来类似的流程改进。
4、改善企业的数据管理技术——了解数据所有权在哪里
一旦开始清理数据的过程，将数据模型的各个部分拼凑在一起，就会自然地进行数据所有权问题的对话。作为一个组织，企业需要定期就仪表板的所有权及其所描绘的数据进行对话。其技术同行不拥有这些数据，也没有建立关于数据的指标。当其组织从一个捕获但不真正依赖数据的组织转换为需要主数据和事务数据完全透明的数据时，数据质量和度量标准定义的所有权是增长和流程采用中的关键成功因素。
5、改善企业的数据管理技术——建立自己的交付引擎
组织可以引入可视化技术，虽然一开始可能并不确切地知道其作用，但一旦采用，管理人员和员工之间的想法就会蓬勃发展，并且请求管道将会快速增长。过早释放这些功能可能会导致一些错误的启动。而在将可视化引入组织之前，需要确保已经构建了引擎，建立一个入口过程，开发了优先级机制，并考虑了所有安全隐患。
6、改善企业的数据管理技术——授权和培训企业的业务合作伙伴
可视化应该是真正的伙伴关系，IT不应该是唯一主导的事物。企业需要构建自己的自助服务引擎。确定其团队应该在何时运行，并确定与技术团队的合作，以及IT如何提供指导和支持。可以确定最接近流程的人员需求，并在技术团队中以“等待时间”来填补需求。
“大数据”这个词已经引起了很多人的关注，但随着大数据的概念发生波动以适应瞬息万变的市场，人们将在未来几年越来越了解大数据。在企业中，数据提供了有意义且有价值的见解，使人们掌握了能够简化效率、跟踪安全数据，并提高客户满意度的技术决策能力。当正确管理和使用数据时，数据可能是拥有洞察力的关键，这种洞察力可让企业提升新的高度或获得更多的利润。
以上就是有关于改善企业的数据管理技术的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
