分析大数据的未来
企业正在调整数据管理和可视化的方法。根据Gartner 的预测，到 2025 年，70% 的组织将把重点转向小而广的数据策略。
通过减少对大数据的依赖，它将允许更强大的分析和人工智能能力，使公司能够对所有结构化和非结构化数据进行分析 - 无论数据位于何处或采用何种格式。
为了达到这一阶段，企业必须找到一种方法来启用商业智能功能并集成预测分析和规范分析。每个组织都应该追求的最终目标是自动化和人工智能支持，利用分析来发现新机会并自动执行 IT、销售和营销方面的关键业务决策。分析基准测试是找到正确方法的第一步。
什么是分析基准测试？
分析基准测试是一个多方面的过程，它提供独立的视角，帮助组织了解他们的分析能力在数字成熟度曲线上的位置，包括绝对值和竞争力。
这些见解基于对客户的分析能力与同行和各行业最佳水平的对比。这有助于组织了解其分析环境与竞争对手相比的差距，从而知道在哪里投入时间、精力和资源，以最大限度地提高其 IT 计划的价值和绩效。
调查问题：您计划在未来两年内构建哪些新的分析能力？
Trianz 的分析基准测试方法
我们的分析基准测试服务由超过 150 万个数据点以及初步研究和进一步的数据收集功能提供支持。通过接触来自不同规模的细分市场、行业和地区的 40,000 多家公司的业务领导者，我们可以快速收集新的观点来解决任何可能改善您的分析计划的成本或性能的相关问题。
通过数据驱动的方法以及一系列综合调查，我们建立了一个多阶段模型，称为“数字企业发展模型”或 DEEM。
数字企业演进模型™ — 分析能力
版权所有 © 2022 Trianz
我们的分析 DEEM 使我们能够测量和执行以下方面的性能基准：
企业数据策略
数据治理
主数据管理 (MDM)
数据质量管理 (DQM)
云/本地分析
人工智能功能
投资模式和重点
数据和分析组织结构
分析技术
数据安全
客户如何使用我们的分析基准测试服务
开发独特能力
结合业务和技术数据来衡量相对于行业、领导者、最佳实践等的成熟度。
查找现有数据值
利用分析师和数据科学家团队汇编的数百万个数据点来采取数据驱动的方法。
支持产品与服务定位
通过消除推出新想法或新概念时的偏见来获得整个企业的支持。
结合 IT 与业务数据
IT 团队可以限定和量化方法和流程以支持业务目标并投资于支持方向。
比较最佳实践
识别 2000 多个 IT 元素中与最佳实践的偏差。
确定竞争定位
使用基于事实和发现（而不是意见和猜测）的有形数据来支持分析策略。
利用数字冠军的优势
了解数字冠军的投资领域，了解真正起到作用的因素是什么。
通过切实可行的见解进行改进
形成可优先排序的简单见解并付诸行动，以优化分析支出和绩效。
Trianz 的数据成熟度评估
在衡量客户的分析能力之后，我们帮助他们了解他们在以下方面的现状和目标：
利益相关者协调
数据质量
BI 解决方案框架
集中治理结构
全面的安全性和访问
我们的分析基准测试专家将确定您的优势所在，并重点介绍哪些领域的运营改进将为您的业务创造切实价值。此评估的结果将用于制定路线图，以开发符合您业务需求的数据成熟度，同时还会考虑任何当前的业务增长或转型计划。
分析成熟度模型
分析基准测试方法和一般时间表
在使用我们的分析基准测试服务时，客户将接受综合调查和对您组织领导者的采访。数据将输入存储库并与同行公司和行业领导者进行比较分析。
对于业务或 IT 功能，我们可以在六到八周内完成流程并提供定制报告。
Trianz 分析基准测试服务的优势
在 Trianz，我们的分析基准测试专家不仅仅使用竞争数据来复制最佳实践或过去行之有效的方法。与典型的基准测试方法不同，我们不会仅仅依靠采取防御姿态。我们从设定目标开始，然后制定绩效指标来实现这些目标。
为了支持服务选择，我们会进行深入分析，以衡量绩效差距、列出需要改进的领域，并根据您组织的独特情况突出显示各种绩效标准。
我们采用竞争性分析基准测试方法，以便我们能够找到更好的实践，从而让我们的客户不仅符合行业标准，还能找到新的创新方式来超越竞争对手。
