數據驅動的決策不再只是一個差異化因素，而是一種必需品。如今，我們都知道數據對於理解和預測公司動向、制定促進業務發展的個人化策略至關重要。
儘管如此，擁有這種意更好的數據驅動決識並不是一切。對於專注於數據驅動的企業來說，不僅要了解資訊的重要性和力量，還需要知道如何應用準確的處理方法，以便能夠安全、自信地根據數據做出決策。
資料重要場景
我們生活在全球範圍內即時數據交換的資訊時代。不難意識到更好的數據驅動決這一點：每次您在Google等搜尋引擎上搜尋產品時，您都會自動受到相同或類似產品廣告的影響。發生這種情況是因為Google將您的搜尋和電腦更好的數據驅動決中的資料與其資料庫中的可用廣告進行交叉。這樣，它就可以根據您的搜尋偏好準確地知道您應該看到哪些廣告。
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社群網路是另一個例子：如今，您在 Facebook 上消費的內容中有 15% 是根據您帳戶上的活動相關數據提出建議的結果 – 到 2023 年，這一比例預計將上升至 30%。
這種知識的擴展速度超乎人們的想像，並轉化為公司和企業不同部門的現實。漸漸地，員工之間以及直接與客戶之間的體驗變得多樣化和個性化，這在許多領域帶來了積極的成果。
資料≠資訊
做出最佳數據驅動決策的第一步是了解數據本身並不多。當然，它們很重要 – 但您需要知道如何使用它們。
單獨的一條資料就是一個文檔，一個證明更好的數據驅動決特定條件的事實，該條件本身就結束了，沒有任何其他目的。如果您查看今天的天氣預報，您將獲得一項客觀資訊：當前溫度。除此之外，它沒有說什麼。它不是可以超越自身展開的訊息。
另一方面，資訊正是各種數據的展開，這些數據共同創造意義和更大的結論，從而產生戰略洞察力。
在天氣預報的同一範例中，如果我們將 賭號數據 溫度變化的追溯和即時數據與其他因素（例如去海灘的汽車數量和一周中的幾天）結合起來，就可以在每個因素之間建立關係這些數據其中之一可以預測各種情況，例如交通擁堵、事故、沿海地更好的數據驅動決區的遊客流動，例如與一周中的幾天和當時的天氣相關的情況。
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如何改善數據驅動的決策？
因此，我們可以說，使用數據並不存在神奇的公式——您需要一種超越簡單組織數據的方法。
對於一家專注於數據驅動的公 什麼是電子郵件行銷？ 司來說，除了確保在盡可能短的時間內分析和處理資訊的智慧過程之外，還必須確保數據對其業務有意義。
為了實現這一點，有一些確保決策的基本技巧 – 將它們全部檢查出來並成為一家專注於端到端數據的公司！
1. 多來源資料管道
您的資料無法受更好的數據驅動決到限制。因此，您需要 資料庫資料庫 確保您的資料集可以透過一個有效集中所有輸入的平台同時、自動和流暢地支援多個來源。了解我們如何幫助您。
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2. 即時更新
要根據數據做出正確的決策，您需要確保數據即時更新。為了實現這一目標，原始資料的輸入必須恆定，且工具的集中化和編更好的數據驅動決目能力也必須恆定。這意味著您的數據可以毫不延遲地跟上您的業務節奏。
三、相關行動
最後，基於斷言資料的決策受益更好的數據驅動決於自動操作的洞察和觸發，這縮短了決策時間並保證了準確性。這些操作可以是對其區域負責人的警報，也可以是自動執行的操作。
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選擇主動智能
這三大支柱確保基於數據的決策的自信和安全，同時也是 Qlik Active Intelligence 的支柱。
與經典 BI 系統不同，經典 BI 系統專注於視覺化更好的數據驅動決透過預先確定的有限資料集組織的數據，主動智能的特徵是持續了解資料移動的狀態。
這些輸入即使以原始形式也會不斷發布，這意味著資料在不斷適應的分析管道中傳輸，機器智能受益於人類智能，反之亦然。所有這些都會導致資訊和操作幾乎即時觸發，為那些不能浪費時間分析數據的人帶來更高的安全性和更好的結果。