到 2025 年，全球产生的数据量将每 12 小时翻一番。这意味着您需要让每个人都有能力处理流经您组织内的大量数据，而不仅仅是数据科学家。人工智能（AI）将帮助团队从海量可用信息中提取有价值的见解，但AI也需要数据来学习并做出更好的决策。我们创建了一个数据相关术语表，以便您组织中的每个人，从高级领导到个人操作员，都可以掌握数据知识。
更加熟悉这些基本术语将使您和您的团队（无论他们的技术技能如何）能够更自信地谈论数据并了解如何最好地使用它来创造商业价值。
按主题分类的数据术语
基本数据术语
批处理是指计算机对大量数据自动执行重复任务 新西兰 whatsapp 号码数据 或一组任务，将它们视为一个单元而不是单独的操作。一些处理器密集型任务单独运行可能效率不高；通过批处理，数据作业可以一起运行，通常是在高峰时段之外，以免消耗所有可用的计算资源。
对于客户而言，这意味着：当订单处理等操作以批处理模式运行时，与单独管理流程相比，客户可以获得更快的响应时间，以及更准确、更一致的结果。
这对团队意味着什么：团队可以通过最大限度地减少单独执行任务所需的开销来节省资金，并通过将标准业务规则应用于批处理过程来实现更一致的质量控制。
业务分析
商业分析是使用数据来检验假设并做出预测或更明智的决策的过程，通常是关于未来表现。商业分析专注于预测分析，这意味着对数据进行建模和分析以发现新的见解并预测趋势。
这对客户意味着：客户将受益于全面更好的体验，在合适的时间收到个性化的产品推荐和有针对性的营销信息。
对团队的意义：商业分析使团队保持领先地位，帮助他们在资源规划、需求预测、风险评估等方面做出更准确的预测和更有效的决策。
商业智能
商业智能是汇集大量数据以获取
任何给定时刻的绩效快照的过程，从中可以得出可指导决策的可行见解。商业智能是描述性的，这意味着它提供了在特定时间内正在发生或已经发生的事情的“描述”。
对客户而言，这意味着：当企业能够全面了解其业务当前或过去的运作情况，并利用这些见解进行改进时，他们就能更好地提供良好的客户服务，从而有助于提高客户满意度和忠诚度。
这对团队意味着什么：团队使用商业智能进行内部活动，例如跟踪关键绩效指标 (KPI)，以及外部活动，例如识别部门或团队内的潜在业务风险或跟踪客户满意度分数 (CSAT)。
客户数据平台（CDP）
CDP 使公司能够收集、组织和使用来自各种来源（包括网站、移动应用程序、电子邮件和社交媒体）的客户数据，以创建统一的客户档案。
对于客户而言，这意味着：借助 CDP，公司可以更好地预测客户的需求，以便与品牌进行更有意义的互动，从而帮助他们解决问题。
这对团队意味着什么：通过统一的客户视图，团队可以创建更有针对性和更有意义的体验、优惠和活动。此外，随着获得更多数据，他们能够更好地监控、衡量和改进性能。
仪表板
仪表板是一种数据可视化
可让您监控情况或使其更易于理解。仪表板通常包含几个描述重要业务流程和 KPI 的交互式图表。
这对客户意味着：能够有效监控其流程的组织可以产生更能满足客户需求的有针对性的见解。
对于团队来说，这意味着：通过跟踪关键业务目标的进展情况，仪表板可以帮助您发现积极和消极的趋势，并分析其根本原因，以便您采取行动。
数据和大数据
数据是指组织收集、存储和分析的事实、数字和其他信息，例如客户姓名和联系方式。数据可以来自不同的来源，例如调查、客户互动、传感器和社交媒体。大数据这个术语指的是大量复杂的信息。大数据的五个“V”——容量（volume）、速度（velocity）、真实性（verity）、多样性（variety）和价值（value）——描述了以结构化、非结构化和半结构化形式存储、管理和分析数据的挑战。
对客户而言，这意味着：当公司使用大数据时，客户不仅可以收到更相关、更有针对性的信息，还可以受益于更高的安全性和可靠性，因为大数据分析可以识别出反映潜在欺诈行为的模式。
对团队来说这意味着：团队正在使用数据来创造更好的客户互动。此外，他们还可能收集和分析有关他们之前的购买、浏览行为和其他数据点的数据，以推荐特定的产品或服务。这有助于改善客户体验并增加购买的可能性。
数据分析
数据分析是分析原始数据以得出
结论的科学。它包括有助于理解、聚合和可 客户服务外包如何提高客户满意度 视化数据的工具和技术。
对于客户而言，这意味着：当客户与改进的产品和服务互动时，他们会体验到数据分析的好处。
对团队的意义：团队使用数据分析来推动核心业务功能的持续改进，如客户服务、产品开发、营销等。
解锁、分析并将数据转化为行动
数据可以加速您组织的数字化转型。通过统一所有数据源的可扩展数据集成策略来提高数据分析的有效性。
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数据文化
数据文化是人们提倡和支持使用数据来改善决策过程的一系列行为和信念。数据文化使每个人（而不仅仅是行业分析师）都能利用数据的力量来创造商业价值。
对客户而言，这意味着：当组织中的每个员工或承包商都可以访问数据时，每个人都可以根据客户的需求做出更明智的决策。
这对团队意味着：团队可以更快地解决问题。通过优先处理数据，他们能够预测趋势，提供更加个性化的服务，改善预测等等。
数据治理
数据治理是组织用来定义规则和职责的框架，以便在整个生命周期内有效地管理数据并确保其可信度和相关性。这些规则定义了确保可用性、质量、政策合规性、隐私和数据安全的流程和协议。
这对客户意味着：拥有相关、可靠的数据对于创造高质量的客户体验至关重要。此外，客户更愿意信任那些尊重他们的隐私权利并保护敏感个人信息的组织。
这对团队意味着：团队可以更加安心和自信地工作，因为他们知道数据是相关且可靠的，并且有明确的、定义明确的政策和实践来保护数据并降低数据泄露的风险。
数据协调
数据协调是将来自不同来源的
数据汇集在一起以创建统一的数据集作为单一事实 百慕大领先 来源的过程。它涉及数据元素、格式和结构的调整，以消除任何不一致性并促进数据比较和分析。
这对客户意味着：客户可以从跨部门的一致体验中受益，因为组织可以从多个渠道访问数据（例如客户偏好和购买历史），就像来自单一来源一样。
这对团队意味着：团队可以从更全面的客户视图中受益，并可以更快地访问和分析信息，而无需登录多个不同的系统。
数据洞察和实时洞察
数据洞察是通过分析数据获得的关键发现，例如模式和趋势。实时洞察是通过分析某个事件（例如电子商务网站上的销售）发生时的确切数据而获得的即时、最新信息。这些见解可用于指导决策过程和策略。
对客户的意义： 数据洞察为客户在与品牌的所有互动中带来重要好处，包括能够获得更相关的产品和服务优惠以及主动支持。通过实时洞察，组织可以提供即时个性化、更有针对性的营销信息以及近乎即时的问题响应。
对团队的意义：团队可以利用数据洞察来获得更深入的客户洞察、改进流程并做出更有效的决策，从而在市场上获得竞争优势。