对于大型且复杂的组织来说

改进决策-就像数据剖析可以帮助您发现数据不准确之处一样，它还可以确保您的核心数据资产在用于预测或规划时提供更可靠的结果。 “垃圾进/垃圾出”这句老话仍然非常正确，您希望为您的组织提供最好的机会，以便在第一轮就做出正确的决策。 3. 了解您的数据资产—不完全了解其数据环境是极其常见的。存储数据的多个地区和不同的遗留系统导致数据处于不同质量水平的孤岛中。数据质量报告卡可帮助您了解您的组织拥有哪些数据以及未来如何处理这些数据。 数据分析的常见用例 下面，我们讨论数据分析提供最大价值的一些用例： 1. 客户细分是数据分析的绝佳用例。

也是每个组织都应该采取的做法。通过有效地细分客户数据并构建单一客户视图，您可以解锁 美国数据 丰富的见解，例如谁最有可能购买您的产品、您应该在哪里放置实体店位置以及哪些营销渠道最能有效地发展您的产品。销售量。2. 数据迁移是一个复杂且耗时的过程，但大型组织必须精通这一过程。组织的一个常见错误是匆忙进行迁移的调查阶段，在真正理解数据之前就转向数据移动。数据分析是迁移过程中至关重要的基石，这样您就可以非常清楚地了解您拥有哪些数据、将移动哪些数据以及移动到何处。 3. 数据治理是可持续地释放您所拥有的数据的全部价值的关键。



这样它不仅可以在今天，而且可以长期支持您的数据战略。 与 Experian 讨论数据分析 Experian 拥有一系列工具和服务来帮助您分析数据。 我们的智能自助数据质量和丰富平台 Aperture Data Studio可以为您提供理解和利用数据资产所需的所有工具。 如您所见，我们一直在对edq.com进行一些更新。很遗憾，找不到您尝试访问的页面。这可能是由于资源不可用或技术问题造成的。该问题已记录，Experian 数据质量团队正在调查。 请检查页面地址并重试您的请求。否则，请返回Experian Data Quality 主页或使用浏览器的后退按钮尝试其他链接。