您应该在Analytics(分析)中使用自动化的地方

 
在分析的早期，自动化可能起着太大的作用。这项技术是新技术，公司收集了大量不需要的信息，仅仅是因为它们突然可以了。分析变得更加复杂。我们知道，仅仅因为我们拥有自动化的数据就可以得到所有答案，这很危险。原始数据是无意义的，除非我们对其进行处理。这是您应该在分析中使用自动化的地方。
当我们知道如何正确使用自动化时，我们可以将数据转换为信息以开始查看模式和故事。
从那里，信息为解决业务问题提供了见识，并最终使原始数据货币化。在将企业的原始数据转化为信息时，需要监控以下三个因素。
#1：数据质量
就像生活中的许多事情一样，重要的不是数据量，而是数据的质量。不要误以为事实的大量意义重大。
数据及其提供的信息通常属于以下三类之一：
好的数据
不良数据
缺失数据
正确分析后，良好的数据可为您提供所需的见解。错误的数据可能会误导或完全是错误的，具体取决于事实是错误的还是输入错误(请参见下文)。
当然，丢失数据对您没有帮助，但至少可以收集它们。实际上，丢失数据总比坏数据好。
管理分析系统的工作是确定哪种数据对实现您的独特目标最有价值。例如，如果您想了解员工满意度，您只查看当前员工，还是也包括过去的员工?
很想说所有过去和现在的员工都需要计算在内。但是，如果在某个特定日期之前离职的员工在敌意收购中被裁员，或者是该公司更早的迭代的一部分，而后者甚至不做现在的工作，该怎么办?也许您需要在数据周围放置参数以筛选出一些事实，这些事实虽然不错，但与您当前的问题无关。
当然，数据源也很重要，不仅仅是您选择排除或不排除的数据。许多公司认为竞争对手的数据更有价值，但通常您所看到的只是其总体上很小的一部分。您自己的公司是丰富而未开发的金子，您可以挖掘这些洞察力。
#2：输入和响应结构
接下来，您需要检查您的输入和响应结构。就像质量一样，数据的存储和存储方式都一样好。
假设您是一家拥有网站的航空公司，可以为客户提供所有航班信息。首先，您需要确保输入数据的方式上没有多余之处。如果由于输入错误而在一次客户搜索中您的一个航班看起来像三个航班，那么这会给人一种错误的印象，即您拥有的可用航班比您要多。
您还需要使响应适合需要。您既不希望客户获得他们不关心的无关信息，也不希望他们等待10分钟才能获得搜索结果，就像您回到互联网的曙光一样。
即时显示数字，例如ESPN提供汤姆·布雷迪的统计数据时，自动化就很棒。当它使您的业务陷入停顿时，它并不是那么好，因为它被太多的数据所困扰，或者用于操纵数据的计算机编码无法收效。
有效利用数据结构可能是分析中最具挑战性的方面之一。但是，当您立即获得所需的结果并可以使用这些结果做出明智的决定时，这是非常值得的。
#3：数据可用性
您的企业是否在大多数情况下使数据可供任何人使用?还是您用使员工感到沮丧的密码和防火墙来解决问题?
您的数据不一定是完全开放的，但员工不必为了获得所需的数据而花一百万步。数据的民主化是帮助鼓励新的分析系统获得关注的一种方法。
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