在变化是唯一不变的当今世界，数据的相关性再怎么强调都不为过. 经理和执行人员往往会根据数据分析的可用性做出决策. 而收集数据的周转时间, 分析, “解读和行动”已经大幅缩水, 那些不仅能够在最短的时间内做到这一点，而且能够有效和高效地做到这一点的人享有先发优势.
强大的数据策略必须考虑以下因素:
- 数据前提条件-数据的完整性是必须的, 因为组织的行动是基于收集和分析的有代表性的数据. 洞察数据与可靠性的关键要素, 一致性和及时性使这些数据成为长期可持续性和适当行动的适当基础.
- 主数据和事务数据的概念数据的任何属性都可以大致分为主数据和事务数据. 这种基本分类推动了进一步的数据策略, 数据集中和数据共享的关键决策在很大程度上依赖于此.
- 商业智能和市场智能的集成-澳门赌场官方下载目标的代表性尺度是基于商业智能的. 通过市场情报将这些指标与行业数据相关联，这对于与行业前景保持同步至关重要. 这种整合不仅反映了公司目标的现实程度, 但它也要问澳门赌场官方下载目标是否与行业前景相符, 更重要的是，它们在多大程度上是实际可行的.
- 数据使用-不同的澳门赌场官方下载如何使用数据来了解买家的行为和偏好?
及时和正确的数据分析是一个普遍的要求. 以医疗行业为例, 在这种情况下，医生根据病人的报告开出处方. 诊断越早，治疗就能越早实施. 但除了时间，报告的准确性也至关重要. 同样，在体育运动中，与顶级运动员的优势相关的数据被用来确定比赛计划.
从我参与的许多转型项目中, 有一件事是决定性的:一种方式不适合所有人. 能够在内部数据质量之间取得平衡的人, 一方面是完整性和时效性，另一方面是优化数据集中化, 另一方面，数据共享和自动化可以使它们更有效地适应组织不断变化的需求.
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"通过有效的数据策略创造价值," ISACA杂志， 2019年第5卷.
