管理企业数据价值链

2015 年，17% 的公司使用大数据分析工具，到 2017 年，这一数字增长到 53%[1]。软件和技术的更新使更多组织能够收集、存储和分析其数据。数据和分析为企业赋能。他们可以使用这些信息来预测消费者行为、做出更好的运营决策、计算营销工作的投资回报率等。OpenText 的这份白皮书“介绍数据结构：Analytics Unchained”提供了有关现代数据要求以及数据结构为何如此重要的信息。您可以详细了解企业在数据和分析方面面临的挑战。白皮书介绍了 2 个用例：

1. 一家蓝筹能源组织正在寻求有关停电检测和预防的见解
2. 希望 360° 了解客户的 B2B 零售商

您可以看到这些组织如何使用开放文本解决方案来获得更好的洞察力并了解有关 OpenText 信息结构的更多信息。

另请参阅： 滚动预测相对于年度计划的优势

什么是 OpenText？

Opentext 是加拿大最大的软件公司。他们提供世界领先的信息管理解决方案。他们的解决方案可帮助企业在全球范围内捕获、管理和交换数据和信息。他们在集成且灵活的信息管理平台中提供云原生解决方案。

企业在数据分析方面面临的常见挑战

大多数企业都认识到数据的重要性以及从数据中获取的见解。然而，在信息管理方面，企业面临着一些常见的挑战：

数据收集

需要及时有效地将数据提供给分析工具。否则，得出的见解将不太准确，并且基于不完整的信息。传统上，ETL（提取、转换、加载）工具用于将数据从其来源传输到分析工具。通常这在夜间完成。这意味着在数据添加到源和显示在中央分析工具之间存在延迟。例如，销售代表可能会在上午 10 点完成交易并将有关该交易的信息添加到企业的 CRM 中，但这些信息直到第二天早上才会显示在中央业务洞察工具中。为了使数据收集和整理更有效，企业需要使用 API 集成等现代解决方案或拥有更频繁的数据。如果企业不实时处理信息，那么提供实时数据的解决方案将不会增加太多价值。在这种情况下，组织应该关注数据的新鲜度并根据其需求调整数据收集。

数据质量

除了及时收集数据外，企业还需要确保所收集数据的质量。组织可以通过减少分析团队在清理和加载数据上所花费的时间来提高其质量和效率。信息管理解决方案应自动验证数据并检查基本逻辑，如最低内容、交叉引用检查、针对动态引用数据的验证等。

OpenText Information Fabric 可用于为企业可能拥有的不同数据分析需求创建最佳解决方案。它提供了高度的灵活性，可与组织现有的数据架构配合使用。下载此白皮书以了解更多信息。订阅 Whitepapers.online 可访问与最新技术发展相关的优质资源。

来源：

1. 2017 年 12 月，L. Columbus，“53% 的公司正在采用大数据分析”，[可在线获取] 出处：https: //www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/24/53-of-companies-are-adopting-big-data-analytics/ [2021 年 6 月访问]