我据质量问题尤其是在大公司中。一方面因为他们使用的系统太多很难协调数据。另一方面数据质量尚未扎根于部门。许多人不明白为什么系统中的某些字段必须填写因为他们不知道之后可以用它们做什么。正是这个部门同时拥有数据和允许分析的问题。 我们需要认识到数据科学是一项需要其他技能的团队运动。这需要熟悉数据准备并了解数据技术背景的人。这些是从分析结。
我果中获得附加值的先决条件。目前正在决策者中开展一项关于预测分析主题的多客户端研究。该研究旨在展示德国管理者如何在其公司中处理预测分 欧洲手机号码列表 析主题。如果您对本研究有任何疑问或想成为合作伙伴女士电话将很乐意为您提供帮助。有关预测分析研究的信息也可以在此处下载。作为部门数据科学家的推动者与技术成熟度水平相比这种外壳的分解速度相当缓慢。在技能级别创建要求也需要更多时间但这。
我不应该成为现在开始数据科学和数据分析的障碍。根据专家小组的说法这是必须的因为任何今天不使用数据的人都会错过市场并很快被抛在后面。但你如何开始呢仅仅改变工具是没有帮助的。新瓶装旧酒看起来更好但结果是一样的。该小组的建议是启动项目的第一步并找到能够相对较快地产生附加值的用例以便能够向管理层证明投资回报率。这方面的例子包括通过客户或营销活动分析获得更高的利润或者通。 |
