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根据最近的一项研究，到2023年，数据分析市场预计将以30％的年增长率增长，达到776亿美元的年支出。这样的数字表明，数据功能已变得多么重要，这预示着未来将根本不可能没有数据地拥抱数字业务。

有效的分析已成为决定性因素，很明显，掌握它的人会蓬勃发展。但是，实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？下面就来介绍一下。

浏览预算限制

数据分析领导者需要在当下采取行动，但同时也需要考虑未来。平衡这些需求要求他们在制定清晰，全面的战略中发挥主导作用。

但是，企业通常缺乏合适的数据和分析组织结构。在许多公司中，数据和分析组属于IT部门，在人员和预算方面很少得到拨款，因为它们通常被视为成本中心，这使得很难证明在分析工具和技能上的高支出是合理的。

为了克服预算限制，这些组中的经理应首先了解特定的组织需求，以建立其独特的数据管理策略。这样，他们避免了向复杂的数据管理基础架构投资数百万美元，而只是发现自己所需的资源远不止这些。此外，分析领导者可以通过测量系统的ROI并强调短期和长期收益来确保工具和技能组的预算。在许多情况下，这应该是不费吹灰之力的：根据Forrester的调查，以洞察力为导向的业务每年平均增长30％以上。

扩展数据分析

随着组织及其收集的数据量随着时间增长，数据分析可能变得越来越难以导航。如果没有适当的策略，收集信息，进行项目协作以及生成报告的过程很容易出错。为避免不准确，关键是要实现一个可以随组织发展并适应快速变化的速度的系统。

根据IDC的研究，大数据和分析的成功可以通过加强协作来推动，尤其是IT，业务线和分析小组之间的协作。这就是为什么风险管理者应该选择能够提供360º数据视图并利用集成的处理和分析功能的灵活工具。自动化的收集和排序，轻松的共享和提取，实时协作以及将各种数据集压缩为一种分析类型的能力是需要考虑的一些最重要因素。

数据质量差

数据是组织的命脉–因此，如果数据质量不高，决策将始终受到负面影响.精简分析时，最常见的挑战之一就是能够访问来自不同来源（通常具有不同格式和质量）的大量数据。

它从输入开始：如他们所说，垃圾进，垃圾出。公司冒着做出不明智的商业决策，与错误的客户沟通，不符合法规标准的风险。没有什么比不准确的数据对您的分析基础架构和团队更有害了，这可能就是为什么绝大多数分析师花费大量时间来集成和协调数据集以使其有用的原因。

这种方法效率极低且重复。为了解决数据质量问题，公司应改为投资集中式系统和数据清理自动化。这些工具允许通过字段质量检查自动输入数据，几乎没有人为错误的空间。通过利用简单的系统集成，公司可以确保一个区域的突然变化不会带来任何干扰。

在我们最近几年看到的所有业务趋势中，一个也许是最明显的：为了保持相关性和竞争力，组织必须拥抱数字业务。数据分析在其中发挥了关键作用-但只有当企业投资满足其需求的这种数据体系结构时，才能进行扩展和协作，并使数据排序和管理变得高效。

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