首先要弄清楚你想用数据分析来回答什么问题。你可以通过检查业务目标并相应地调整数据目标来实现这一点。
与各部门代表一起讨论想法，确保每个重 准确的手机号码列表 要问题都公开。提出问题后，您将能够列出下一季度甚至更远的未来与数据相关的可交付成果清单。
2.了解您所在行业的要求
您需要确保的另一件事是数据合规性。最近的一项调查显示，41%的小型企业没有全面的策略来按照法规管理其组织数据。
这些公司面临着风险，而您可 不要陷入外包公司的廉价陷阱 以通过专门的数据合规官来避免这些风险。由于存在多个行业特定的数据治理法律，您的合规官必须能够发现和理解您的行业要求。
3.确定必要的数据类型和来源
了解您的目标将有助于选择正确的数据类型来回答您提出的问题。例如，一家旨在提高竞争情报的 B2B 公司将希望查看公司统计数据和其他B2B 数据。
下一步是找到所需数据的正确来源。2025 年，来自可公开访问来源的网络数据是真正的信息金矿。当无法自己收集所有数据时，请考虑使用从 Coresignal 等值得信赖的第三方提供商获取的数据集来丰富数据。
4. 数据管理和分析规划
在制定数据策略时，您需要牢记如何管理和分析数据。除了上述数据合规官之外，其他几种主要类型的代理通常也负责处理业务数据。
- 数据架构师和数据工程师负责创 數位數據 建公司的资料框架并监督其实现。
- 数据科学家建立先进的模型，操纵他们收到的数据来预测可能的未来。
- 数据分析师和业务分析师。他们借助数据解决特定问题，寻找您提出的问题的答案。
- 管理和使用数据或创建数据洞察可视化和报告的其他业务用户。
您需要在数据策略中考虑这些不同代理访问和使用数据的方式。此外，确定您是否拥有他们正确完成任务所需的工具，并与他们合作寻找更有效的技术解决方案。
5. 评估数据质量
收到数据后，首先要评估其质量。低质量的数据充其量是无用的，但如果使用，往往甚至会造成危害。
为了进行有效的质量评估，您需要有预先确定的指标，在查看每个数据集时将参考这些指标。最常用的数据质量指标如下。
- 准确度——测量数据集中正确值的比率。
- 完整性——检查是否缺少任何预期信息，或者换句话说，数据集有多少个空字段。
- 一致性——是否存在矛盾的值或相同数据的输入方式的差异。
- 及时性——查看数据有多旧，看它是否仍然可以被视为相关。
- 唯一性——检查是否存在扭曲数据量的重复项。
当然，还有许多其他指标可用于衡量数据质量和可用性。请与数据人员讨论哪些指标最适合您的特定情况。