数据准备工作对于利用分析和AI/ML洞察商业至关重要

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/SMB206-R-Data_readiness_for_deriving_business_insight_with_analytics_and_AI_ML-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 您想要利用高级分析和人工智能/[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)来做出更明智的商业决策。但是您是否制定了可以洞察这些信息的数据策略呢?您是否正在从客户、营销活动和产品中收集正确的数据呢?您是否有能力摄取结构化和非结构化的数据呢?您是否以正确的格式存储了适合分析和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型使用的数据呢?加入这个闪电式演讲,探讨您的数据策略是否已做好支持高级商业洞察的准备,并了解亚马逊云科技如何通过咨询服务帮助您实现目标。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共700字，阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 亚马逊云科技的Sash Wenger团队在关于如何通过分析和智能构建数据驱动战略以获取更多业务洞察的演讲中分享了许多有价值的见解。他们首先强调了在数字化世界中，每天由人们、组织、政府和事物产生的大量数据使数据的重要性日益上升。然而，大多数公司无法充分利用其客户和运营数据来获得竞争优势。为了说明这一挑战，Wenger引用了一项最近的Gartner研究，该研究发现尽管越来越多的组织投资于数据捕获工具，但很少有组织找到如何提取见解的方法，97%的公司数据仍然未被使用。他们对超过100位首席体验官的调查显示，87%的组织在导出数据见解方面的成熟度较低。Wenger强调，对于产品、客户、活动和竞争的业务见解，数据仍然是基本的。现代技术，如生成性人工智能，进一步突出了组织的能力差距。在与首席数据官(CDO)的讨论中，Wenger了解了他们的数据策略挑战。虽然同意需要实际策略才能在AI上取得成功，但CDO面临一些问题，如收集不足的数据；质量差的数据；由于组织孤岛而导致的孤立、碎片化的来源；以及缺乏与应用程序策略的数据集成。然而，最大的障碍是文化问题，因为尽管谈论数据，但数据驱动的决策制定并非习惯。Wenger概述了创建数据策略并应对这些挑战的简单步骤：首先，从业务结果开始，而不是数据来源。确定业务中最常见的问题作为优先级，以便回答所需的数据元素。可视化地图说明了关键数据组件之间的关系，例如依赖它们的收入和业务功能，揭示了数据优先事项和差距。接下来，捕捉未记录的工作流程、交易和过程中的“数据黑洞”。积极验证数据以建立信心，定期协调来源。大胆地挑战“唯一真实来源”的观念，因为系统中的重复创造了不同的真相。 Thirdly, adopt the correct tools and maintain flexibility within standardization. Integrate data and applications to enable real-time insights rather than outdated batch reports. Discard unused reports by tracking their usage. For example, ensure that transaction systems directly populate the data layer instead of extracting, transforming, and loading data separately. Although these processes and tools help maintain data-driven strategies, Wenger emphasizes that a cultural shift is crucial. A data culture actively uses data for daily decisions, treats it as a strategic asset, makes it accessible across the organization, and fosters experimentation. Every level must capture, utilize, and share data. To drive cultural change, Wenger recommends that executives actively sponsor and participate in data initiatives as role models. Data initiatives should have a single point person responsible for success. The IT organization must drive accountability and inclusivity by handling data quality and access across functional areas. Appropriate governance should strike a balance between access and control. Educating employees on using a consistent data language to link indicators to goals is essential. In summary, executive sponsorship, empowering managers with data, and using a consistent data language contribute to establishing a data culture. Wenger highlights Amazon Web Services' free resources to help implement data strategies, including a three-day Data Driven Everything seminar and Gain Insights activities, where SMB customers can map an analytical roadmap alongside analysis experts. Amazon Web Services also provides best practices and resources. Key takeaways from Wenger's data-driven approach include starting with business outcomes and taking gradual steps to capture, validate, integrate, and use data to develop successful strategies. Specifically, Wenger cites examples like Gartner's finding that 97% of company data is underutilized, and 87% of organizations rank lower in data insight capabilities. He also recommends tracking report and dashboard usage to discard unused reports, directly integrating transaction systems with the data layer, and using visual mappings to link key data elements (such as revenue) to business functions. Following Wenger's data-driven methodology will help organizations transition from wasting data to extracting insights. **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 领导者在re:Invent上详细阐述了所使用的议程。  通过可视化图表，可以更好地识别跨业务功能中高价值数据的利用，从而优先构建数据平台。  领导者讨论了如何从非结构化的来源（如电子表格和工作流程）捕获数据，以填补数据黑洞。  定期验证数据来源，以建立信任并解决不一致的问题。  实时分析新数据能够更快速地提供业务洞察。  亚马逊云科技强调，数据项目应指定一个负责人，以确保其成功。  ## 总结 简介：在亚马逊云科技re:Invent上，萨什·温格的演讲强调了在利用分析和人工智能/[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)获取商业洞察时，数据准备的重要性。他概述了企业可以采取哪些简单步骤来构建有效的数据策略。 关键要点1：从识别常见的业务问题开始，并规划解答这些问题所需的关键数据元素。这样可以让您优先收集整个过程中最有价值的数据，而不是试图一次性捕捉所有数据。 关键要点2：解决数据差距问题，识别工作流程和过程中的“数据黑洞”。通过在来源之间定期调整来解决数据质量问题。选择允许实验而非强制标准化的灵活工具。 关键要点3：关注通过高管对计划的赞助、有能力的中层管理和教育员工使用数据来建立数据驱动的文化。这需要时间，但会产生巨大的成果。 结语：亚马逊云科技提供免费研讨会、资源和专家支持，以帮助组织制定实用的数据策略。遵循温格的建议，从业务成果开始，逐步解决数据差距问题，以及培养数据驱动文化，为实现强大的分析做好准备。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站](https://webinar.amazoncloud.cn/reInvent2023/?s=8739&smid=19458 "2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站") [点击此处](https://aws.amazon.com/cn/new/?trk=6dd7cc20-6afa-4abf-9359-2d6976ff9600&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技全球最新产品/服务资讯！ [点击此处](https://www.amazonaws.cn/new/?trk=2ab098aa-0793-48b1-85e6-a9d261bd8cd4&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技中国区最新产品/服务资讯！ ## 即刻注册亚马逊云科技账户，开启云端之旅！ [【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用”](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/freecenter/?trk=f079813d-3a13-4a50-b67b-e31d930f36a4&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用“") [【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用”](https://www.amazonaws.cn/campaign/CloudService/?trk=2cdb6245-f491-42bc-b931-c1693fe92be1&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用“")