10 个数据分析挑战与解决方案

企业领导者深知利用数据的重要性，但企业仍难以有效利用数据来推动更明智的决策并提升业务成果。毕竟，数据源往往是为数据存储而非分析而优化的。这使业务人员更难理解这些数据。与此同时，企业正苦于如何在不雇佣大批数据科学家的情况下，最好地应用人工智能、机器学习和自然语言处理等技术。这是一项值得投入的工作，因为数据分析能帮助企业识别模式、趋势和机遇，从而为一系列战略决策提供依据，例如投资哪些产品、开展哪些营销活动以及锁定哪些目标客户。

但如果缺乏正式的战略和针对性的技术来收集与分析相关数据，企业就可能仅凭直觉或假设做出决策，从而错失改善财务业绩以及提升员工和客户体验的机会。

企业面临的十大数据分析挑战

数据本身并没有太大用处，只有对数据的分析，才能让团队做出更明智的决策，并更好地应对不断变化的业务环境。数据分析作为一个流程，是组织真正实现数据驱动的核心。然而，制定、实施和运行数据分析战略需要时间和精力，并且这一过程伴随着一些众所周知却艰巨的挑战。

1。 数据质量

大多数企业面临的最大挑战之一，是确保其收集的数据可靠。当数据存在不准确、不完整、不一致和重复等问题时，可能会导致洞察错误和决策不当。目前有许多用于数据准备、去重和增强的工具，理想情况下，部分功能应已集成到您的分析平台中。

非标准化数据也可能成为问题，例如，单位、货币或日期格式不一致的情况。尽早尽可能多地进行标准化，将最大限度地减少数据清洗工作，并促进更优质的分析。

通过实施数据验证、数据清洗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。这些高质量数据可作为有效数据分析的“燃料”，并最终助力做出更明智的决策。

2。 数据访问

企业的数据通常分散在多个系统和部门中，且以结构化、非结构化和半结构化等多种格式存在。这不仅导致数据整合与分析困难，还容易遭受未经授权的使用。杂乱无序的数据会给分析、机器学习和人工智能项目带来挑战，因为这些项目需要尽可能多的数据作为支撑，才能发挥最佳效果。

对于许多公司而言，目标是实现民主化——无论所属部门如何，都向整个组织开放数据访问权限。为实现这一目标并防止未经授权的访问，企业应将数据汇集到数据湖等中央存储库中，或使用 API 和其他集成工具将数据直接连接到分析应用。IT 部门应努力创建内置自动化和身份验证的简化数据工作流，以最大限度地减少数据迁移，降低兼容性或格式问题，并有效管控用户和系统对信息的访问权限。

3. 糟糕的可视化效果

通过数据可视化工作，将数据转换为图形或图表，有助于以具体、准确的方式呈现复杂信息，使其更易于理解。但是，使用错误的可视化方法或包含过多数据，可能会导致具有误导性的可视化结果和错误结论。输入错误和过于简化的可视化也可能导致生成的报告无法准确反映实际情况。

有效的数据分析系统支持报告生成，提供可视化指导，并且足够直观，便于业务用户操作。否则，准备和输出的负担将落在 IT 部门身上，而可视化内容的质量和准确性也可能令人存疑。为避免这种情况，组织必须确保其所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？请从以下三个关键概念入手：

了解您的受众：根据受众的兴趣定制可视化内容。避免使用技术术语或复杂图表，并有选择地纳入数据。首席执行官需要的信息与部门负责人截然不同。

明确目的： 您希望通过数据讲述什么故事？您希望受众获得哪些关键信息？明确这一点后，您才能选择最合适的图表类型。为此，不要一味默认使用饼图或柱状图。可视化选项多种多样，各自适用于不同的用途。折线图显示一段时间内的趋势，散点图揭示变量之间的关系，等等。

保持简洁：避免在可视化中添加不必要的元素，造成杂乱。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。避免使用具有误导性的比例尺、失真的元素或可能歪曲数据的图表类型。

4。 数据隐私和安全

控制数据访问是一项永无止境的挑战，既需要数据分类，也需要安全技术。

从宏观层面来看，必须格外关注允许哪些人员进入关键运营系统以检索数据，因为此处造成的任何损害都可能使企业陷入瘫痪。同样，企业需要确保来自不同部门的用户登录其仪表盘时，只能看到他们应当看到的数据。企业必须建立强有力的访问控制机制，并确保其数据存储和分析系统在数据收集、分析和分发的每个环节都安全可靠，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数据池之前，您需要了解这些数据的具体内容。这需要建立一套数据分类系统。要开始使用，请考虑以下步骤：

盘点现有数据：确定贵组织收集、存储和处理的数据类型，然后根据敏感性、泄露可能造成的后果以及其适用的法规（例如 HIPAA 或 GDPR）对其进行标注。

制定数据分类矩阵：定义包含不同类别（如公开、机密和仅限内部使用）的分类框架，并根据数据的敏感程度、法律要求以及公司政策，确立将这些分类应用于数据的标准。

确定可能需要访问权限的人员： 概述数据分类、所有权和访问控制的角色与职责。例如，财务部门员工的访问权限将不同于人力资源团队成员。

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。方案确定后，可考虑采用数据分类工具，这些工具能根据您定义的规则自动扫描并分类数据。

最后，建立适当的数据安全控制措施，并对员工进行相关培训，强调正确处理数据和实施访问控制的重要性。

5. 人才短缺

许多公司无法找到所需的人才，将其海量数据转化为可用信息。市场对数据分析师、数据科学家及其他数据相关岗位的需求，已超过具备处理复杂数据分析任务所需技能的合格专业人才供给。而且这种需求也没有任何趋于平稳的迹象。根据美国劳工统计局的数据，到 2026 年，需要数据科学技能的岗位数量预计将增长近 28%。

幸运的是，如今许多分析系统都提供高级数据分析功能，例如内置机器学习算法，即使没有数据科学背景的业务用户也可以使用。具有自动化数据准备和清洗功能的工具尤其可以帮助数据分析师提高工作效率。

企业还可以提升员工技能，识别具备扎实分析或技术背景、可能有兴趣转向数据岗位的员工，并提供带薪培训计划、在线课程或数据训练营，帮助他们掌握必要的技能。

6. 分析系统和工具过多

组织一旦着手实施数据分析战略，往往会为分析流程的每一层分别采购独立的工具，这种情况并不少见。同样，如果各部门各自为政，可能会采购功能重叠或相互抵消的竞争性产品；企业在合并时，这也可能成为一个问题。

结果就是技术杂乱拼凑；如果采用本地部署，那么某处的数据中心就会充斥着各种必须管理的软件和许可证。总之，这可能会给企业造成浪费，并给架构增加不必要的复杂性。为避免这种情况，IT 领导者应与各部门负责人合作，了解他们的需求和要求，并制定覆盖整个组织的数据工具战略。发布包含各种云端选项的目录，有助于让所有人使用标准化平台。

7. 成本

数据分析需要在技术、人员和基础设施方面进行投资。但除非组织明确了解分析工作能带来的收益，否则 IT 团队可能难以证明妥善实施该计划的成本是合理的。

通过基于云的架构部署数据分析平台，可以免除大部分前期资本支出，同时降低维护成本。这还能遏制一次性工具过多的问题。

从运营角度来看，组织的投资回报来自数据分析所揭示的洞察，这些洞察可用于优化营销、运营、供应链和其他业务职能。为了证明投资回报率，IT 团队必须与利益相关方合作，制定与业务目标挂钩的明确成功指标。例如，数据分析得出的洞察可实现收入增长 10%、客户流失率降低 8%，或运营效率提升 15%。突然间，那项云服务似乎物超所值。

虽然可量化的数据很重要，但有些收益可能更难以直接衡量，因此 IT 团队需要跳出单纯的明细数字进行思考。例如，数据项目可能会提高决策敏捷性或改善客户体验，从而带来长期收益。

8。 不断变化的技术

数据分析领域不断发展，新的工具、方法和技术层出不穷。例如，当前各公司正竞相将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等高级功能交付给业务用户和数据科学家使用。这意味着引入新的工具，使这些技术更易于获取且更具相关性。但对于某些组织而言，新的分析技术可能无法与传统系统和流程兼容。这可能会导致数据集成挑战，需要进行更大幅度的改造或开发定制连接器才能解决。

功能集的不断演进也意味着需要持续评估哪种产品最适合组织的特定业务需求。此外，使用基于云的数据分析工具可以使功能升级更加顺畅，因为服务提供商将确保始终提供最新版本。相比之下，本地部署系统可能每一两年才更新一次，导致每次升级之间的学习曲线更加陡峭。

9。 难以改变

应用数据分析通常需要一定程度的变革，而这种变革可能令人不适。突然之间，团队就获得了关于业务动态的新信息，并面临多种应对方案的选择。习惯于凭直觉而非数据开展运营的领导者，也可能会对这一转变感到难以适应，甚至感到受到威胁。

为防止出现这种抵触情绪，IT 人员应与各个部门协作，了解其数据需求，然后说明新的分析软件如何改进其流程。作为推广的一部分，IT 团队可以展示数据分析技术的进步如何带来更高效的工作流、更深入的数据洞察，并最终帮助整个企业做出更明智的决策。

10. 目标设定

如果没有清晰的目标和宗旨，企业将难以确定项目应使用哪些数据源、如何分析数据、希望如何运用结果，以及如何衡量成功。缺乏明确目标可能导致数据分析工作失去重点，无法提供有意义的洞察或回报。通过在数据分析项目启动前明确其目标和关键成果，可以缓解这一问题。

借助 Oracle 应对数据分析挑战

即使对于已经采用数据分析的企业而言，易用且直观的机器学习、自助式分析或高级可视化系统等技术，也能带来新的机遇，帮助企业获得竞争优势并预测未来业务需求。因此，企业领导者必须持续投资于人才和技术，以改进数据的使用，以提升数据利用效率，并将分析驱动的战略融入企业文化，从而实现持续增长并保持市场竞争力。

Oracle Analytics 是一款全面的分析解决方案，具备适用于广泛工作负载和数据类型的即用型功能。专用数据分析平台可帮助您的企业管理整个分析流程，从数据采集和准备到结果可视化和共享。用户可以利用行业领先的人工智能和机器学习，帮助解决棘手的运营问题、预测结果并降低风险。与此同时，业务领导者可以更快获得更准确的洞察，从而自信地做出高度明智的决策。

此外，Oracle 让您能够轻松分析数据集，并借助上下文数据可视化应用内置的机器学习模型，而且全部采用可预测的月度订阅费用。

数据分析领域的变革不可避免，因此新的挑战将随之而来。通过采用这些策略，企业可以克服对变革的恐惧和数据过载的困扰，开始将分析作为推动增长的催化剂。

数据分析挑战常见问题解答

数据分析面临的主要挑战是什么？

与数据分析相关的主要挑战包括收集有意义的数据、选择合适的分析工具、可视化数据、提高数据质量、寻找熟练的分析师，以及打造数据驱动型文化。

机器学习如何用于数据分析？

机器学习 (ML) 通过自动执行任务、发掘隐藏模式，并基于海量且分散的数据集进行预测，在数据分析中发挥着强大作用。例如，数据清洗和排序可能是耗时的手动流程。机器学习算法可以自动执行这些任务，让数据分析师腾出时间从事更具战略性的工作，例如解读结果和构建模型。

此外，大型数据集可能包含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海量数据，以识别复杂关系并发现趋势异常。机器学习模型使用公司历史数据完成训练后，便可预测未来结果，帮助最大限度降低客户流失率、构建有针对性的营销活动并设定最优价格水平。