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數據分析正迅速成為贏得業務戰略的關鍵。但是如果沒有正確的方法、技巧和策略，你的數據舉措可能永遠沒有結果。數據分析已經成為企業*重要的業務和技術的差異化要素之一，數據分析使企業能夠深入了解其運營的方方面面，從而在競爭中獲得優勢。
調研公司Gartner今年早些時候預測，2017年將是數據和分析成為主流的一年，為已經為轉型做好準備的組織內外創造價值。Gartner表示，數據分析的方法正在變得更加整體化，涵蓋整個業務。
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Gartner的研究報告顯示，在主要趨勢中，分析將推動現代業務運營，而不僅僅是反映其績效。企業將創建端到端的架構，這些架構考慮到了組織核心乃至組織邊緣的數據管理和分析;高管們將數據和分析作為業務戰略的一部分，使數據和分析專業人員能夠發揮新的作用并創造業務增長。
公司正在為分析工具投入大量資金。國際數據公司(International Data Corp.)在2017年3月的一份報告中預測，今年全球大數據和業務分析的收入將達到1508億美元，比2016年增長12%，該公司預計增長會一直持續到2020年，屆時收入將超過2100億美元。
然而在數據分析被反復強調的請況下，很多組織還是陷入了損害或浪費分析的真正價值的陷阱。根據IT領導者和行業專家的說法，以下是七個必定使數據分析失敗的方式。
1、急于試水，卻不知道自己在找什么
如果你不知道在數據中需要檢查哪些具體的趨勢或信號，你怎么能期望從中獲得真正的價值呢?
德勤分析(Deloitte Analytics)的高級顧問、《逐鹿分析：新的制勝之道》一書的作者Tom Davenport說：“分析過程中*大的問題是你不知道自己在找什么數據。” |
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