数据是信息的资产，数据是决策的依据。如果数据没有质量，人们就不能相信自己的见解，缺乏信任的洞察力是混乱的催化剂。

接下来，将带你了解如何在企业的数据、决策和技术层面做到消除摩擦、增加协作并确保每个人都可以信任数据，使用自动化提高效率，加快业务流程。

确保数据得到治理、高质量且值得信赖

你到底能真正信任多少数据？误导性或错误的数据不仅会扭曲一份报告，还会导致误导性的策略、浪费资源和错失机会。事实上，仅仅是报告中的一个错误就会削弱其他人对整个团队的信任。此外，任何偏见和不恰当的数据治理都可能导致罚款和声誉损害。确保数据的完整性和可靠性对企业来说是必要的。那么，如何确保企业的数据是值得信任的的呢？

在数据级别

• 在每个数据输入点实施严格的质量检查

• 将数据结合在一起，创建一个单一的事实来源

• 使用高级算法来检测和纠正不一致性

• 保持数据更新频率，确保每个数据源都得到验证和可追溯

在决策级别

• 确保利益相关者了解他们所使用的数据的来源和质量

• 为数据准确性问题建立一个反馈机制

• 在数据处理中保持透明度，以支持客户的信任

在技术层面

• 使用最先进的工具来进行数据清理和验证

• 建立实时监控，以快速识别和纠正数据泄露或不一致

• 开发用户友好的界面，允许用户可视化和理解数据指标

• 采用数据治理框架来维护数据标准

客户故事 | 建立对数据的信任关系：毕马威

毕马威的手动化流程导致了瓶颈和手工错误。在某些情况下，在 Excel 中更新一个公式变成了 30 分钟的程序重新计算问题。通过自动化，这家全球性的公司能够防止错误，加快进程，并提供每个人都可以信任的数据。

阅读客户故事：

https://www.alteryx.com/resources/customer-story/kpmg-case-study

弥合原始数据与明智决策之间的差距

由于没有容易的获取和对数据的清晰理解，许多企业发现自己在黑暗中投篮，往往容易被误导做出错误的决定。这就是为什么从高层管理人员到入门级员工，每个涉众都必须能够有效地利用数据分析。

那么，如何确保企业中的每个人都获得数据的授权呢？如何弥合数据专家和商业决策者之间的差距，确保数据不会一直被静置，而是到达需要数据的人手中？

在数据级别

• 简化复杂数据

• 采用预测模型来预测市场的变化

• 确保数据实时可用

• 直接的见解

• 培养一种数据探索的文化

• 鼓励使用共享的数据洞察力进行跨部门的协作

在决策级别

• 提供持续的反馈，以改进自定义报告

• 降低风险，改善风险管理

• 增强利益相关者的信任和支持

在技术层面

• 简化数据访问和探索

• 提供培训和教育

• 确保分析计划与业务目标紧密相关

• 提供先进的和用户友好的工具和平台

客户故事 | 授权业务：可口可乐

可口可乐在世界各地拥有数百台机器，面临着独特的挑战，即安排维护和供应。更重要的是，许多拥有这些机器的企业也依赖于它们的收入的数据可靠性。有了自动化，可口可乐公司就能够为每个地点创建单独的报告。

阅读客户故事：

https://www.alteryx.com/resources/customer-story/taste-the-feeling-coca-cola-alteryx

效率低下是决策过程中的减速带，还会减缓创新的速度，或完全阻止创新。虽然分析中的自动化通常适用于加速手动和重复的过程，但它也适用于创建预测性分析技术和机器学习。

使用自动化可以确保流程更快、更高效地完成，加快数据处理和分析的方法，将自动化集成到核心业务流程中。但是，实现自动化也意味着要识别出可以在不影响质量的情况下实现自动化的领域和任务。那么，如何使用自动化来加速业务决策？

Marketo 希望通过提供及时的报告和人们可以用来做出更好的决策的信息来实现他们的业务。然而，他们面临着容易出错的手动流程，而且还面临着集成 20 多个服务的挑战。通过使用自动化，他们能够解决这两个问题，并将其扩展到创建一个全公司范围内的数据管道。

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https://www.alteryx.com/resources/customer-story/marketo-saves-250-hours-per-month-using-alteryx

优化数据堆栈

优化是指为你的员工提供让他们做好工作所需的工具。但是，如何确保其技术武库中的每个工具、平台和系统都得到优化和集成，以达到最佳性能呢？只有采用积极主动的方法，不断评估、更新和简化技术工具，才能适应不断发展的业务目标和挑战。

在数据级别

• 确保跨平台的无缝数据集成

• 实现能够提高数据质量和消除冗余的工具

• 优先考虑灵活性和可伸缩性，以处理不断增加的数据量

• 采用云解决方案，以增加可访问性和协作性

在决策级别

• 选择能够促进快速、明智的决策的平台，包括实时分析

• 整合 AI 和机器学习工具，以增强洞察力和预测

• 确保平台是用户友好的，促进在整个公司的更广泛的采用

• 确定能够改善和加强跨团队之间协作的解决方案

在技术层面

• 定期审核和更新工具，以保持领先于技术进步

• 确保不同系统和平台之间的互操作性

• 投资于培训和支持，以最大限度地提高工具的效用和用户的能力

• 简化运营，减少冗余

• 促进跨平台的无缝集成

客户故事 | 优化数据堆栈：迈凯轮赛车

在一级方程式的世界里，有数十亿个数据点需要测量，准确地说，迈凯轮赛车是 118 亿个。此外，团队中的每个人都需要能够利用这些数据来尽快制造他们的汽车。有了正确的数据堆栈，迈凯轮赛车能够模拟近 3 亿场比赛，并提供每个结果，以帮助他们的团队赢得冠军。

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https://www.alteryx.com/resources/customer-story/mclaren-racing-fast-tracks-data-analytics-in-the-race-to-accelerate

利用 AI 增强业务流程

当企业使用 AI 来增强跨多个部门的分析时，他们可以增加收入，降低成本，并保留并扩大他们的客户基础。虽然机器学习和数据科学经常被认为是使用 AI 来增强分析的方法，但 AI 还有其他应用。它可以查看数据，然后使用自然语言接口，为进一步的探索提供建议和建议。例如，AI 可能会突出显示对数据中的趋势有显著贡献的特定度量或数据点。

AI 还可以帮助解释数据的一些更具技术性的细微差别，用日常语言快速提供总结和解释。这种类型的增强有助于所有背景的人更好地理解数据，从而帮助他们完成工作，做出更好的决定。那么，怎样才能充分利用 AI ？

在数据级别

• 使用机器学习来检测模式和异常情况，选择最好的模型来使用，并解释其优势的相关性

• 实现 AI 来格式化不一致的数据，以进行高级分析

• 采用预测性分析方法来预测市场变化和客户行为

• 使用自然语言处理来进行更好的客户互动和反馈解释

• 使用 AI 驱动的洞察力增强数据可视化，并快速生成分析摘要，供他人分享

• 为文档工作流生成注释并自动创建清晰的审计跟踪

在决策级别

• 利用 Al 的洞察力来加强战略的制定

• 应用所有有效的建议来实现更好的产品开发、市场定位和预测

• 确保决策者理解他们正在使用的由 AI 驱动的见解，从而促进 AI 的透明度

• 使用 AI 来创建演示文稿和报告，并提供解释和易于理解的数据解释

• 减少决策过程中的偏差

在技术层面

• 集成可扩展和适应新兴数据趋势的 AI 工具

• 使用对用户友好的界面，增加对 AI 洞察力的可访问性

• 确保基于新数据和反馈的 AI 模型的持续学习和自适应

• 提供先进的，但易于学习的工具

客户故事 | 使用 Al 进行增强：数据讲故事

管理层会花大量时间解释数据，并将其转化为演示文稿，以便与他人分享。准备演示文稿会占用其他重要任务的时间。AI 驱动的自动化可以负责编写解释和将数据转换成幻灯片，给管理层更多的时间来使用数据来做出决定。

阅读客户故事：

https://community.alteryx.com/t5/Engine-Works/Data-Storytelling-with-Auto-Insights/ba-p/949744

创造数据价值

在商业中，每一个挑战都围绕着创造价值展开。通过对数据建立坚定的信任，授权人们，实现自动化加速，确保每个人都有最好的工作资源，并加强与 AI 的合作，确保每一个战略行动都为成功做好了准备。