他们现在对数据质量承担了更多责任
无法根据市场、数字战略和运营策略的决策快速调整并采取行动。 62% 的组织承认，数据流程缺乏敏捷性会损害他们对不断变化的业务需求的响应。 我们再次看到，数据成熟度的提高与组织以敏捷方式应对不断变化的环境（例如全球流行病）的能力之间存在明显的相关性。那些数据质量差、缺乏数据流程所有权和责任感的组织主要是表示无法足够敏捷的组织。 数据：战略资产 这场大流行无疑是各组织停止并评估其运营各个方面的时刻。企业以前可能低估了数据的价值，因此没有充分利用数据来推动竞争差异化。 高达 72% 的受访者表示，更好的数据洞察力可能有助于改善他们对这一流行病的反应。这是一个发人深省的统计数据。 74% 的组织表示，与大流行之前相比。数据被视为可以提高运营绩效的核心资产，这证明了意识和重要性的提高。您的分析能力的有效性可能是大流行的牺牲品之一。即使您拥有多年的历史消费者数据，通过保持数据准 美国数据 确性的成熟模型流动，您确定商机范围的预测能力也可能会遭受挫折。 谁能想到全球大流行对数据分析的影响？ 这场大流行是消费者行为迅速改变、供应链中断、数字化加速的催化剂，并在不同地理区域造成了巨大的需求差异。更糟糕的是，在许多情况下，它改变了品牌偏好，并增加了本地产品的可用性或更短的交货时间来影响消费者的购买决策。吸取的教训：你无法预测不可预测的事情！ 我们找到了三种方法来减少不可预测性、不确定性和风险，而不仅仅是依靠直觉。那么，需要什么？ 让您的数据做好应对任何事情的三种方法 。
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获取更多数据 首先想到的是您可能需要更多数据，而不仅仅是为了数据。但当出现意想不到的变化或结果时，人们往往会想要深入研究数据以了解更多信息。当数据不可用时，这很难做到。 例如，考虑零售数据。常见的做法是汇总商店级别的数据——库存、总销售额、客流量等；但当疫情爆发时，如果能知道顾客住在哪里以及这些地区受到的影响有多严重，那就太好了。在不同时期，可能只有一小部分客户受到影响，影响到单个商店。在其他时候，它可能会影响整个地区，包括几家商店。 如果上述场景感觉很熟悉，那么可以问自己一些问题：这些地点面临哪些短缺、过剩和挑战？基于描述局部影响的更精细数据的更好的需求规划是否会产生影响？ 继续这个例子。
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