大資料分析 - 關鍵利益相關者

利益相關者是指將從專案中受益的組織或商業專業人士。在大型組織中，為了成功開發大資料專案，管理層需要為專案做好準備。這通常涉及找到一種方法來展示專案的商業優勢。

我們沒有一個獨特的解決方案來解決尋找專案贊助商的問題，以下要點如下：

利益相關者包括專案發起人、專案經理、商業智慧分析師、資料工程師、資料科學家、資料庫管理員和業務使用者。據認為，此發現計劃的第一階段將是專案經理和關鍵利益相關者坐在一起並在早期階段協商適當資金的好時機，專案運作而不是推遲到以後討論。

文件流程是至關重要的組成部分，其中問題陳述、專案目標陳述和目標都被標記。該文件包含實現目標和目標的要求、成功標準以及專案與關鍵利益相關者的最低可接受結果。

應與利益相關者合作澄清和定義分析挑戰。但是，在某些情況下，專案發起人可能會有一個預先確定的答案，這可能會產生偏差。因此，與專案發起人可能繞過的預定義解決方案相比，更可取的是部署更客觀的技術。在“發現”階段，應與利益相關者一起生成和評估假設。

利益相關者作為領域專家，可以在制定假設時提供建議和概念進行測試。利益相關者還參與專案的成果和發現，這些成果和發現應向利益相關者展示和傳達。分析團隊在專案的初始階段進行協作以掌握專案需求、目標和假設，並在最後階段進行專案以分享結果和發現。分析團隊的目標多於利益相關者。

一些關鍵利益相關者在確保任何大資料分析專案的成功方面發揮著至關重要的作用。下圖包含通常參與大資料分析專案的一些關鍵主要利益相關者：

大資料分析的關鍵利益相關者

他們為組織設定總體願景和戰略，其中包括大資料分析如何與業務目標保持一致。他們為人工智慧計劃提供必要的資源和支援。

他們是建立演算法、模型和分析工具以從大型資料中提取見解的專家。他們評估資料並提出可操作的建議來指導公司決策。

IT團隊管理用於資料儲存、處理和分析的必要技術基礎設施。它們旨在確保資料安全、可擴充套件性和與當前系統的整合。

這些專家設計、實施和維護收集、儲存和處理海量資料所需的架構和管道。他們確保資料準確、一致且易於訪問。

他們制定資料管理政策和程式，以確保資料以符合道德、安全和法律的方式處理，例如 GDPR、CCPA 和 HIPAA 等。

他們在商業界的各個利益相關者與資料科學家之間充當橋樑，他們透過將業務需求轉換為分析解決方案，反之亦然，共同工作。

他們是利用從大資料分析中獲得的見解在其領域或部門做出明智決策的專家。

財務利益相關者關心大資料分析專案的成本效益，並可能提供預算監督和財務分析。

這些團隊利用大資料分析的見解來最佳化營銷工作、更有效地定位客戶並改進銷售方法。

他們利用大資料分析來研究客戶行為、偏好和情緒，以改善整個客戶體驗。

法律專家確保資料的使用符合適用的法律法規，並處理與資料收集、處理和分析相關的任何法律風險。

組織可能與外部合作伙伴或供應商合作，為大資料分析專案提供專門的專業知識、工具或資料。

找到專案利益相關者的最佳方法是瞭解問題以及實施後產生的資料產品是什麼。這種理解將有助於說服管理層大資料專案的重要性。這些利益相關者之間的有效協作和溝通對於開發成功的大資料分析計劃並實現資料驅動決策的全部價值至關重要。

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