将外部数据源带入数据分析操作可能是当今公司最具利用的方法之一。但是,围绕此方法使用的纵曲不是因为CDOS和数据分析领导者不了解其价值。相反,这是考虑这种新的和越来越流行的做法的因素和选择范围。这包括使用数据市场数据AS-A-Service, 和购买和销售数据的复杂性,例如数据经纪人的作用和信任的重要性。

如果您的业务尚未受益于外部数据,现在是时候开始了。

McKinsey&Company在最近的一篇名为“利用外部数据的力量”的文章中提供了新的透视。根据这篇文章,“很少有组织充分利用墙外产生的数据。”其中的原因包括使用来自外部来源的数据的许多挑战,例如选择合适的提供商,确保数据质量和隐私,并对系统和体系结构进行任何所需的更新。

好处

虽然确实使得使用外部数据来源的飞跃并非没有障碍,但可以对公司感受到的好处。这包括使用分析来确定新的前景,预测市场变化和增长机会来改善预测,并通过更好的识别和管理供应商来降低风险,以命名几个。

无论您是刚从外部数据入门还是已经使用它,McKinsey和公司文章都提供了以下三个关键步骤,沿途帮助您:

  1. 为外部数据采购建立专用团队:从一开始建立团队有助于确保跨职能协调和沟通。文章建议委任数据侦察员或战略家,与数据分析团队和业务职能合作,以确定本公司的绩效改进。
  2. 与数据市场和聚合器开发关系:搜索单个外部数据源可能是耗时和昂贵的。根据这篇文章,“更有效的策略涉及使用数据市场和聚合平台,专门从事数百个数据源建立关系,通常在特定数据领域 - 例如,消费者,房地产,政府或公司数据。”公司通过简化的在线平台更快,更容易获得更广泛的数据来源,甚至提供经纪和采购服务。
  3. 为新的外部数据流准备数据架构:将外部数据源带入环境时,对数据架构进行更改是不可避免的。此过程始于评估当前数据架构,以确定它如何处理摄取,贮存, 一体化,治理以及使用外部数据,包括安全性以及如何与现有数据集成。从那里,公司应该通过不断监控外部数据的使用来对其体系结构进行所需的修改,并确保质量和一致性。

如果您想了解更多,包括选择外部数据源的十个标准,请务必阅读完整的麦肯锡和公司文章

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