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3. 分解數(shù)據(jù)和用戶:

時間:2022-04-15 21:30:01 | 來源:行業(yè)動態(tài)

時間:2022-04-15 21:30:01 來源:行業(yè)動態(tài)

并非所有的數(shù)據(jù)都應(yīng)該用相同的方式處理,所有的用戶都不應(yīng)該被強制使用相同的分析工具。一些類型的數(shù)據(jù)和某些用戶組,比其他數(shù)據(jù)和用戶創(chuàng)造的價值更多,應(yīng)該區(qū)別對待。因此,數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應(yīng)該支持一系列的工具,讓更成熟的分析團隊選擇適合自己需求的分析工具。同樣地,戰(zhàn)略應(yīng)該意識到質(zhì)量值的不同,在許多情況下,不太完美的數(shù)據(jù)仍然是有價值的。

此外,隨著更多的分析自動化,數(shù)據(jù)戰(zhàn)略不應(yīng)該忽視創(chuàng)建用于機器決策算法的團隊。例如,在固定設(shè)備上創(chuàng)建傳感器的團隊,預(yù)測設(shè)備何時需要維護,他們需要特定的數(shù)據(jù)和技術(shù),以及高水平的能力。他們的支持方式不應(yīng)該和普通報告團隊一樣。

關(guān)鍵詞:用戶,解數(shù)

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