建立具有业务价值的数据管道
从数据中获取价值不是一朝一夕的事，也不是通过一些神奇方式实现的，这需要时间和精力。
大约20年前，KVC健康系统医疗保健组织的CIO Lonnie Johnson决定在该公司制定一项长期分析战略，多年来，这一战略已经取得了成效。战略的第一步是在关系数据库中组织数据，这使分析团队能够对现有数据点进行分类。
Johnson 说：“我们通过对业务线、办公室、项目、按时间顺序排列的标识符、交易类型和患者一系列特征进行编目，使信息规范化。我们从许多独立的数据库和电子表格中收集并连接信息。”
然后，该团队创建了数字表单、应用程序和用户界面，取代了公司的纸质文档。他们还为这些文档创建了接口，作为今后信息输入数据库的一种方式。
Johnson 说：“在用户界面中，我们加强了数据完整性，并学会了尽可能多地使用自动填充字段功能。我们在这些数字界面的开发过程中吸收了大量的用户群体，以确保我们能够获取实际的业务价值。我们今天仍然在实行这一点。”
该团队在应用程序中创建了自定义查询生成器，使用户能够根据数据点的描述从选定字段中取出信息。Johnson 说：“这使数据团队能够专注于更高级的分析。我们还鼓励用户提供有关查询生成器的反馈，以帮助我们更好地组织信息。”
该团队开始在 NoSQL 数据库中捕获大量文本和表单数据，用于快速开发和未来的自然语言处理。Johnson 说：“如果你把数字表格用于调查、法律文档、客户信息或任何其他可能随时更改的文档，那么使用 NoSQL 可以加快数据捕获的速度，让开发人员可以更自由的执行其他更具创新性的任务。”
该公司还在数据科学敏锐性和工具上进行了投资，目标是在公司内部开发这些必要的技能。Johnson 说：“我们还找到了一个可以定期合作的伙伴，来帮助我们利用机器学习为预测分析设计解决方案。这些现场的技能和深厚的外部经验已发展成为一项新服务，可以持续提供可操作的见解。”
利用跨职能合作伙伴或 团队提高数据准确性
利用跨职能合作伙伴或团队涉及到之前涵盖的所有领域，尤其需要将分析与业务结合起来并更新运营模式。分析团队应与业务用户定期协作，通过更高质量的数据确保价值，或将业务用户纳入其跨职能团队。
在线食品订购和配送平台 DoorDash 的分析和数据科学副总裁 Jessica Lachs 表示，与组织内的业务团队密切合作，为数据准确性创造了额外的保护层，从而改进了数据团队和业务团队利用可视数据的方法。
Lachs 说：“当更多的团队查看相同的数据时，会有更多的眼睛来发现自动警报可能遗漏的异常，紧密合作关系还确保数据团队建立业务直觉，令团队能更好地了解他们管理的数据的实际应用情况。”
负责监管85人分析团队的Lachs表示，这使团队能够自主，并根据业务需求对可访问性、准确性和可扩展性做出更好的决策。
另一个关键是将数据视为评估业务决策和权衡的货币。
Lachs 说：“我们相信，通过量化尽可能多的事物，可以最好地评估权衡利好，确定哪些有效，哪些需要改进，从而最大限度地发挥我们的影响力，打造出更好的产品。要做到这一点，我们必须对关键业务杠杆进行实时和准确的量化，这是我的团队路线图的关键部分。”
“在这里我们可以使用数据创建一种共同的内部货币，使我们能够以类似的方式评估和比较权衡。例如，将送货费降低1美元或将送货时间提高5分钟是否会更好，”Lachs说，“如果能以类似术语(如增量订单)来界定问题，那么权衡就变得更加清晰，对企业的价值也会更加明确。”
作者：Bob Violino是纽约Insider Pro、Computerworld、CIO、CSO、InfoWorld和Network World的特约撰稿人。
原文网址：
http://www.cio.com/article/3637628/5-ways-to-maximize-the-value-of-data-analytics.html
