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IDC：2021年亚太地区自动化报告（英文版）（20页）.pdf

上传人： 国*** 编号：52167 2021-09-24 20页 2.05MB

战略维度着眼于变化从哪里开始。如果没有精心规划的数据和分析策略，负责不同计划的利益相关者之间的相互依赖将成为从分析投资中产生一致回报的障碍。数据维度着眼于变化加速的地方。加速的速度在很大程度上取决于在整个组织中如何系统地管理数据，即原材料。劳动力维度着眼于哪些变化得到了重大支持。生产力工具和自动化的要点总是回到对人们的支持和授权，允许他们以更少的努力更好、更快地完成他们的工作。流程维度着眼于变更的范围。定义、标准化和自动化是改进分析过程管理的三个步骤。什么是分析专家?这些组织的数据分析策略与企业范围的数字转型相一致。数据得到了良好的治理，可以一致地、大规模地使用。数据角色由协议、平台和工具集中支持，以便跨团队有效地工作。数据和分析管理过程由企业生产力或自动化工具定义、标准化和支持。只有10%的澳大利亚组织达到了劳动力层面的“民主化”阶段(即专家)。在接受调查的澳大利亚公司中，有15%来自零售和批发行业。他们正在寻找降低风险和运营成本的措施，而且他们的数据素养相对较低。澳大利亚的组织应该对数据管道使用自动化分析，限制人工干预(降低操作风险)，并增强用户的分析技能。

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根据报告的内容，本文主要讨论了亚太地区企业在数据分析自动化方面的现状和挑战。文章指出，尽管大多数企业都认为数据分析对其业务至关重要，但在实现数据分析能力方面仍面临诸多挑战，如工具难以使用、数据素养不足、数据来源和完整性问题以及工具分散和管理不善等。文章还提到，只有19%的亚太公司被认为是数据分析专家。此外，文章还强调了数据分析自动化在解决这些挑战方面的重要性，并指出至少86%的企业可以从数据分析自动化工具中受益。最后，文章根据不同国家和行业的数据分析能力，提出了针对性的建议。
亚太地区数据分析成熟度如何？ 数据分析自动化如何解决亚太地区面临的挑战？ 哪些行业在数据分析方面表现最好？
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