到了2020年，即使在技术界之外，数据分析也获得了如此多的关注，可以说数据就是黄金。没有人愿意被抛在后面。但是获得有价值数据的策略，既不是直接的过程也不是静态的过程，因此有人说数据分析是一个旅程。那么为什么说数据分析是一个旅程？评估当前的数据分析功能，并绘制数据格局，可能是创建具有可衡量结果的、有时限策略的良好起点。正确获取数据序列对于任何策略是至关重要的。
下面要介绍的这些可能看起来像常识，但它发生在现实生活中。请记住，数据之旅是一场马拉松。以最佳速度巡航您的团队将帮助您长期保持稳定的交付。
要点1：了解景观，接受现实，并培养良好的数据文化。
走向地平线
一个常见的可悲的故事是，没有明确目标的情况下，随机分析能力会不断增长。对于许多人来说，错过趋势的想法使他们陷入了未知的领域，花费了数百万美元。制定清晰的愿景应该放在他们的待办事项清单的顶部。
快速的技术动态和用于数据分析的新技术使长期愿景变得困难。更有效的方法是创建一个远景。在早期阶段定义高层目标以支持这种愿景还有助于最大程度地减少因优先级冲突而导致的偏差。
第二点：设定清晰的愿景和目标。
数据团队组装
解释如何建立有效的数据团队就像乞求麻烦。经理们具有领导和管理风格。话虽如此，建立一个团队来应对数据挑战需要一些共同的组成部分，并且在某种程度上需要常识。
推动因素：许多公司试图建立一个完整的集中化团队，并具有从数据提取到数据可视化的广泛功能。当IT部门试图拥有数据空间时，这种类型的形成最为常见。恕我直言，由于缺乏领域知识，可证明的价值和敏捷性，该方法经常失败。由于没有明确的角色和职责，这也造成部门之间的紧张关系。
不管集中团队是从IT部门酿造的，还是从CxO办公室分支出来的，它都应该充当推动者，而不是专注于最后一刻的交付。该团队应负责自动化高质量的数据管道，构建和操作数据平台，并添加有助于企业获得更多见解的功能。
驱动因素：成功的分析是由业务环境中定义的明确目标驱动的。“大问题”应该来自各个领域的领导团队，并且必须与业务战略保持一致。作为领域专家，业务部门负责使用他们可用的数据来驱动分析议程。
第三点：明确角色，职责和工作方式。
我们到了吗？
由于要考虑的因素太多，因此数据分析领域没有灵丹妙药。但是，以下几点可帮助您在开始数据分析之旅时避免一些基本错误。
· 雇用的技术人员多于管理人员（1：1或1：2是荒谬的比率）。
· 晋升“ A”，发展“ B”，并停止雇用“ C”球员。
· 跨部门协作。通过这种方式可以获得更好的见解。
· 过度拟合数据模型以增强信念比做任何事情都要糟糕。
· 专注于您的优先事项。价值与能力之间的平衡很重要。
· 认真对待技术债务。它往往是指数的。
· 追求速度而降低数据质量将无济于事。
· 忽视安全是灾难的根源。
· 上下文就是一切。不断检查您的数据策略。
通过上述介绍，为什么说数据分析是一个旅程相信大家已经知晓了吧，想了解更多关于大数据的信息，请继续关注。
