首先，数据变得更易于获取。在过去，企业数据的采集和存储容易受到技术和成本的影响，过程非常耗时且昂贵。如今，新兴技术的发展使得这些限制正在减少。

二是，数据的维度和类型变得更加丰富。无论数据是从社交媒体、客户互动、营销活动、物联网设备还是智能设备中提供，企业都可以通过多种渠道获得源源不断的高质量数据。

三是，数据集成工具更加强大。数据转换和清理工具可以为每个客户创建单一的真实数据源。一旦企业以这种方式集成数据，那么在后续使用时，会更易于理解和运用。

然而，尽管企业在数据采集和处理方面已经取得了新的进展，但依然存在缺失的环节：如何使分析与业务目标保持一致？实际上，许多企业并没有明确业务成果战略，或希望通过数据分析实现哪些目标。很普遍的一个问题就是，企业数据湖中的数据集可能比竞争对手大很多倍，但如果无法理解数据并借此来实现正确的结果，那么你所拥有的只是一组孤立的数据。

零售业，就是一个很好的例子。在这样一个不断变化的行业中，预测分析至关重要。如果你想推出一款新的食品，如何判断它是否会在某个地区畅销？单纯从英国的南北部来看，就已经存在很多差异：由于伦敦提供了文化和就业机会，南部英格兰的消费群体会相对年轻化。但随着向北移动，客户画像就会变得更加多样化。

• 如果我们推出一款新品且下架另一款产品，消费者会如何抉择？
• 如果在国内供应商还不稳定的情况下，就想要增加进口商品来为消费者提供多样化的选择，会有什么影响？
• 竞争定价在基于道德采购的产品上有何不同？消费者愿意支付的上限是多少？

通过预测分析，零售企业还可对购买模式和购物行为的历史数据进行更深入的洞察。例如，通过对客户数据进行预测性策略分析，你可以了解以下内容：

• 你的竞争对手如何在全渠道策略中利用数据？
• 季节性需求如何影响供应链需求？
• 客户画像的变化如何影响不同产品的销售？
• 哪些渠道表现良好，哪些渠道正在萎缩？
• 如何采取不同的销售策略来增加购物篮规模？
• 如何利用实时库存和库存更新来增强供应链弹性？

诚实评估企业数据策略的成熟度和采用度

企业内是否已经制定强大的数据策略？如果有，团队在成熟度方面处于什么水平？他们在预测模型方面有成功的记录吗？

如果答案是肯定的，应该如何确保持续创新？如果成熟度不高，你应该采取哪些关键推动因素来推动他们取得新的进展？

PS：如果你不知如何进行评估，可以考虑使用 Tableau Blurprint 评估工具，或添加客服微信 dkmeco-sale 咨询哦！

让数据与业务成果保持一致

所有数据领导者所面临的最大挑战，都是企业文化。无论在企业中处于哪个位置，每个人都需要理解数据的价值，而数据价值的实现必须基于业务角色的需求。

为了更好地实现这一目标，你必须组建一支跨职能的高绩效团队，并通过不断研究模型和数据，为你提供易于理解的见解。

查看数据生命周期

很多时候，数据仍然存在于互不相通的孤岛和不同的格式中。除了收集数据之外，你还必须进行数据清洗、维护和调整，以将其转化为可行的见解。此外,制定数据转换的标准,也有助于后续分析应用。

关注关键的成功因素

通过构建预测建模、机器学习和数据挖掘工具，我们可以从收集的数据中获取更多见解，并将其应用于未来趋势分析和零售产品需求预测等场景。

通过创建这些工具，可以帮助你的企业实现目标，转变为更加以客户为中心，进而让它们更容易被高层管理者接受。

衡量结果并重新审视目标

通过持续的数据实践，你可以定义关键绩效指标（KPI）来衡量影响，并定期重新审视结果。如果你的策略没有得到回报，或者你想改变方向，就可以根据结果重新调整策略。

多年来，优阅达持续举办企业应用线上分享会与创新科技产品线上直播，携手诸多富含行业实践经验的数据专家分享前沿数据干货及见解，帮助企业及用户加快数字化转型速度，推动数据素养与数据文化发展。

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