有效的数据分析需要仔细的数据管理。如果组织在任何给定时刻都无法获取业务快照，则可能是由于数据管理不善造成的。企业将没有必要的洞察力来计划和采取行动，从而阻碍了决策过程，业务绩效以及预测和预测的能力。

当今的组织正在生成越来越多的数据。他们正在处理更多的数据事务，并且系统之间的内部和外部交互也更多。
在许多组织中，数据来自越来越多的（越来越分散的）来源。这些资源可以是企业资源计划（ERP）系统，客户关系管理（CRM） 应用程序，劳动力自动化系统等

三个基本问题

尽管组织渴望增长，但如果不能有效地管理企业应用程序的扩展，他们可能会失去对业务及其基础结构的控制权。对于启用数据分析或帮助创建战略计划和决策改进框架的应用程序尤其如此。
如果您的组织想要改善其数据分析技术，则需要解决三个基本问题：

• 您如何有效地处理数据？

• 您紧急的数据管理需求是什么？

• 从被动处理组织数据到主动处理数据，您如何发展？

考虑数据管理基础架构和策略的成熟度。这将帮助您描述，解释和评估跨数据管理过程不同阶段的当前数据管理和分析基础结构的增长周期。确定您当前的数据分析功能将作为发展它们并确定如何满足特定的高优先级需求的基础。

评估您的数据管理成熟度

以下问卷可以帮助您确定组织对数据的管理水平。它概述了在评估当前数据管理和分析平台解决方案的成熟度时要考虑的一些标准。单击图像以展开并打印。就处理，处理和分析大数据的技术框架而言，组织通常属于四大类之一。

可用数据

数据管理和分析过程没有基本实施或没有正式实施。数据以原始形式收集和处理，并且缺乏数据质量，这常常会导致挫败感。生成的信息通常质量不足以指导组织的业务战略或业务绩效的改善。它主要用于问责制。

反应性数据

有一个基本或更正式的数据管理和分析过程，并且使用基本的系统方法来处理数据。尽管如此，数据流仍然太慢而无法使用。组织的数据管理和分析过程仅限于对实际和/或历史条件做出反应。数据是从内部来源收集的，不能反映提高业务绩效所需的所有信息级别。

主动数据

制定了可靠的数据管理和分析策略。从数据收集到信息生成的周期是自动的，为此目的已建立并改进了许多过程。
组织现在开始做的不仅仅是查看历史信息。他们可以分析方案，进行基本的预测和预测，并为此目的实施新技术。在此阶段，组织已经意识到数据作为有价值的资产的重要性，并且经常致力于部署与数据相关的计划（数据质量，公司数据管理以及数据发现和可视化）。

战略数据

在此阶段的组织已经建立了强大的数据管理和分析过程。数据管理计划是企业生活中的常见部分。这些类型的组织现在主要是在寻找各种方法来加强从运营到战略各个层面的领导力，并且特别强调使数据战略与战术和战略目标保持一致。
人们正在寻找可以使他们通过实时处理数据并从外部资源（例如社交媒体渠道）收集信息的信息，从而将信息用作真正的竞争优势。现阶段的组织正在尝试解决大数据处理和信息治理等公司问题。

不断发展的大数据战略

大数据分析是现代数据管理实践的关键组成部分，可以对组织利用数据作为资产来改善运营，绩效和决策的方式产生真正而积极的影响。
如今，几乎每个垂直行业的每个组织都在探索使用大数据集进行商业智能分析和洞察的分析潜力。如果您准备好发展大数据战略，那么您就会知道选择正确的分析解决方案既是挑战，也是机遇。