数据分析的十大挑战及其解决方案

企业领导者知道使用他们的数据很重要，但公司仍然难以有效地利用数据来推动更好的决策和改善业务成果。毕竟，数据源往往针对数据存储进行优化，而不是分析。这让商务人士更加难以接受。与此同时，企业正在努力研究如何更好地应用人工智能、机器学习和自然语言处理等技术，而无需聘请数据科学家。这是一项有价值的工作，因为数据分析可以帮助企业识别模式、趋势和机会，为各种战略决策提供信息，例如要投资哪些产品、要开展哪些营销活动以及要瞄准哪些客户。

但是，如果没有收集和分析相关数据的正式战略和有针对性的技术，企业可能会根据直觉或假设做出决策，同时错失改善财务结果以及员工和客户体验的机会。

企业面临的前 10 个数据分析挑战

数据本身并没有那么有用 — 数据分析可以让团队做出更明智的决策，更好地应对不断变化的业务状况。数据分析是一个流程，是企业真正实现数据驱动的核心。然而，制定、实施和运行数据分析策略需要时间和精力，并且该过程会带来一些众所周知但艰巨的挑战。

1. 数据质量

大多数企业面临的挑战之一是确保他们收集的数据是可靠的。当数据存在不准确、不完整、不一致和重复时，可能会导致不正确的见解和不当的决策。有许多工具可用于数据准备、数据去重和增强，理想情况下，其中一些功能可以内置在分析平台中。

非标准化数据也可能是一个问题，例如单位、货币或日期格式不统一。尽早实现标准化，可以尽量减少清理工作，并进行更好的分析。

通过实施数据验证、数据清理和适当的数据治理等解决方案，企业可以确保其数据准确、一致、完整、可访问且安全。这种高质量的数据可以作为有效数据分析的燃料，进而做出更好的决策。

2. 数据访问

公司通常具有分散在多个系统和部门的数据，并且采用结构化、非结构化和半结构化格式。这既使合并和分析变得困难，又容易受到未经授权的使用。对于分析、机器学习和人工智能项目而言，数据无序化带来了挑战，这些项目可以充分利用尽可能多的数据。

对于许多公司而言，其目标是实现民主化，即在整个组织内提供数据访问，而不管部门是什么。为了实现这一目标，同时防止未经授权的访问，公司应将其数据收集到一个中央存储库（例如数据湖）中，或者使用 API 和其他集成工具将其直接连接到分析应用。IT 部门应努力通过内置的自动化和身份验证来创建简化的数据工作流，以尽可能减少数据移动、兼容性或格式问题，并处理用户和系统有权访问其信息的内容。

3. 可视化不理想

通过数据可视化工作将数据转换为图形或图表，有助于以切实、准确的方式呈现复杂信息，从而更易于理解。但是，使用错误的可视化方法或包含太多数据可能会导致误导性的可视化和错误的结论。输入错误和过度简化的可视化也会导致结果报告误解实际发生的情况。

高效的数据分析系统支持生成报告，提供可视化指导，并且足够直观，便于业务用户操作。否则，准备和输出的负担落在 IT 上，可视化的质量和准确性可能会受到质疑。为了避免这种情况，组织必须确保自己选择的系统能够处理结构化、非结构化和半结构化数据。

那么，如何实现有效的数据可视化？从以下三个关键概念开始：

了解受众：根据受众的兴趣定制可视化。避免使用技术术语或复杂图表，并对包含的数据进行选择。首席执行官想要的信息与部门主管非常不同。

从明确的目的开始：您尝试使用数据讲述哪些故事？您希望观众获得什么关键信息？一旦知道了这一点，就可以选择合适的图表类型。为此，不要只默认使用饼图或条形图。有许多可视化选项，每个选项适合不同的目的。折线图显示随时间变化的趋势，散点图显示变量之间的关系等。

简单易用：避免使用不必要的元素扰乱可视化。使用清晰的标签、简洁的标题和有限的调色板，以提高可读性。避免使用误导性的比例、扭曲的元素或可能歪曲数据的图表类型。

4. 数据隐私和安全

控制对数据的访问是一项永无止境的挑战，需要数据分类和安全技术。

在高层次上，必须仔细注意谁被允许进入关键操作系统来检索数据，因为在这里造成的任何损害都可能使企业陷入困境。同样，企业需要确保当来自不同部门的用户登录到其仪表盘时，他们只能看到他们应该看到的数据。企业必须建立强大的访问控制，并确保其数据存储和分析系统在数据收集、分析和分发过程的每一步都安全且符合数据隐私法规。

在决定哪些角色应有权访问各种类型或池的数据之前，您需要了解该数据是什么。这就需要建立一个数据分类系统。要开始使用，请考虑以下步骤：

了解您的信息：识别组织收集、存储和处理的数据类型，然后根据敏感性、违规的潜在后果以及受其约束的法规（例如 HIPAA 或 GDPR）对其进行标记。

开发数据分类矩阵：定义包含不同类别（例如公共、机密和内部使用）的 schema，并根据数据的敏感性、法律要求和公司策略，制定将这些分类应用于数据的标准。

查看哪些人可能需要访问：概述数据分类、所有权和访问控制的角色和责任。例如，财务部门员工具有与人力资源团队成员不同的访问权限。

然后，根据分类策略，与数据所有者合作对您的数据进行分类。制定方案后，请考虑数据分类工具，这些工具可以根据定义的规则自动扫描数据并对数据进行分类。

最后，设置适当的数据安全控制，并对员工进行培训，强调正确的数据处理和访问控制的重要性。

5. 人才短缺

许多公司无法找到将庞大的数据供应转化为可用信息所需的人才。对数据分析师、数据科学家和其他数据相关角色的需求已经超过了具备处理复杂数据分析任务所需技能的合格专业人员的供应。而且也没有迹象表明这种需求会趋于平稳。根据美国劳工统计局的数据，到 2026 年，需要数据科学技能的工作岗位预计将增长近 28%。

幸运的是，当今的许多分析系统都提供了高级数据分析功能，例如内置的机器学习算法，这些功能可供没有数据科学背景的业务用户访问。特别是具有自动化数据准备和清理功能的工具可以帮助数据分析师完成更多工作。

公司还可以提高技能，识别具有强大分析或技术背景的员工，这些员工可能有兴趣过渡到数据角色，并提供付费培训计划，在线课程或数据训练营，为他们提供必要的技能。

6. 分析系统和工具太多

这并不罕见，一旦企业开始采用数据分析策略，它最终会为分析过程的每一层购买单独的工具。同样，如果部门自主行动，他们可能会购买具有重叠或反作用能力的竞争产品；这在公司合并时也可能成为一个问题。

其结果是技术大杂烩，如果部署在本地，那么在某个地方，必须管理充满不同软件和许可证的数据中心。总的来说，这可能会导致业务浪费，并为架构增加不必要的复杂性。为了防止这种情况发生，IT 领导者应该为数据工具制定一个全组织的战略，与各部门负责人合作，了解他们的需求和要求。发布包含各种基于云技术的选项的目录可以帮助每个人都使用标准化平台。

7. 成本

数据分析需要对技术、员工和基础设施进行投资。但是，除非组织清楚自己从分析工作中获得的好处，否则 IT 团队可能会难以证明正确实施计划的成本。

通过基于云技术的架构部署数据分析平台可以消除大部分前期资本支出，同时降低维护成本。它还可以控制太多的一次性工具的问题。

在运营方面，企业的投资回报来自数据分析可以揭示的见解，以优化营销、运营、供应链和其他业务职能。为了展示投资回报率，IT 团队必须与利益相关方合作，制定明确的成功指标，以实现业务目标。例如，数据分析的结果可能导致收入增加 10%，客户流失减少 8%，运营效率提高 15%。突然间，这项云技术服务看起来似乎很划算。

虽然可量化数据很重要，但一些好处可能更难直接衡量，因此 IT 团队需要超越行项目数。例如，数据项目可以提高决策敏捷性或客户体验，从而带来长期收益。

8. 不断变化的技术

随着新工具、新技术和新技术的不断涌现，数据分析领域也在不断发展。例如，目前，企业需要将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等高级功能交由业务用户和数据科学家掌握。这意味着引入新的工具，使这些技术可以访问和相关。但对于一些组织来说，新的分析技术可能与旧系统和流程不兼容。这可能会导致数据集成挑战，需要进行更大的转换或定制编码连接器才能解决。

不断发展的功能集还意味着不断评估适合组织特定业务需求的产品。同样，使用基于云技术的数据分析工具可以顺利完成功能和功能升级，因为提供商将确保始终提供新版本。与可能每年或每两年更新的本地系统进行比较，从而在升级之间形成更陡峭的学习曲线。

9. 难以改变

应用数据分析通常需要进行一些令人不舒服的改变。突然之间，团队就有了关于业务中发生的事情的新信息，需要针对如何应对做出不同的选择。习惯于使用直觉而非数据运营的领导者也可能因为这种转变而受到挑战，甚至受到威胁。

为了防止这种反弹，IT 人员应与各个部门协作，了解其数据需求，然后沟通新的分析软件如何改进其流程。作为部署的一部分，IT 团队可以展示数据分析的进步如何带来更高效的工作流、更深入的数据洞察，进而改善整个企业的决策。

10. 目标设置

如果没有明确的目标，企业将难以确定要用于项目的数据源、分析数据的方式、结果的用途以及成功的衡量方式。缺乏明确的目标可能会导致没有重点的数据分析工作，无法提供有意义的洞察或回报。这可以通过在数据分析项目开始之前定义其目标和关键结果来缓解。

利用 Oracle 解决方案应对数据分析挑战

即使对于已经采用数据分析的企业，易于使用和直观的机器学习、自助分析或高级可视化系统等技术也可以带来新的机会，从而获得竞争优势并预测未来的业务需求。因此，企业领导者必须继续投资于人员和技术，以改善数据的使用，并将分析驱动的策略整合到他们的文化中，以实现持续增长和相关性。

Oracle Analytics 是一个全面的分析解决方案，可跨各种工作负载和数据类型提供现成可用的功能。专用数据分析平台可帮助您的企业管理从摄取和准备数据到可视化和共享结果的整个分析流程。用户可以利用人工智能和机器学习来帮助解决棘手的运营问题、预测结果并降低风险。同时，企业领导者可以获得更快、更准确的洞察，从而推动自信、高度明智的决策。

此外，Oracle 还支持您轻松分析数据集，并通过情境化数据可视化应用内置机器学习模型，从而实现可预测的每月订阅成本。

在数据分析中，变化是不可避免的，因此将出现新的挑战。通过采用这些策略，企业可以克服对变更和数据超载的恐惧，并开始使用分析作为增长的催化剂。

数据分析挑战常见问题解答

数据分析面临哪些主要挑战？

与数据分析相关的主要挑战包括收集有意义的数据、选择正确的分析工具、可视化数据、提高数据质量、寻找熟练的分析师以及创建数据驱动的文化。

机器学习如何在数据分析中使用？

机器学习 (ML) 通过自动执行任务、发现隐藏模式以及基于不同的大数据集进行预测，在数据分析中发挥着重要作用。例如，数据清理和排序可能非常耗时，需要手动处理。机器学习算法可以自动执行这些任务，从而腾出数据分析师来开展更具战略意义的工作，例如解释结果和构建模型。

此外，大型数据集可以保存传统统计方法可能遗漏的隐藏模式和趋势。机器学习算法可以分析大量数据，以识别复杂关系并发现趋势异常。机器学习模型根据历史企业数据进行训练后，就可以预测未来结果，从而尽可能减少客户流失，构建有针对性的营销活动，并设置理想的定价水平。