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他们中的一些人拒绝以不同的方式做事，因为他们不喜欢变化。其他人则对数据分析技术的高前期成本和制定相关战略所需的时间犹豫不决。当试图向这些人推销数据分析的需要时，这里有一些有用的事情要提。

显示数据支持的情报如何推动竞争力

一个关键卖点是提到如何使用数据做出决策是一种使公司领先于竞争对手的行之有效的方法。随着商业环境变得越来越苛刻和拥挤，实现这样的结果尤为重要。

Collibr的一项调查显示，使用数据获取情报的公司在遵守要求和法规方面的优势。此外，与未使用数据智能的组织相比，他们增加收入的可能性81%，实现收入相关目标的可能性58%。

这些统计数据突出了数据分析如何帮助公司取得比其他方式更大的成功。在组织中使用数据分析需要时间、精力和金钱。然而，像这里提到的那些结果使这种资源分配得到回报。

讨论数据分析如何使整个组织受益

不久前，AI部门主要拥有和管理组织的数据。然而，企业现在更有可能跨团队使用跨职能和民主化的信息来实现业务目标。然后，组织中的每个人都可以注意到相关的优势，从而使数据分析对公司有利。

即使是从一个部门收集的数据也可以为业务的其他领域提供信息。考虑这样一种情况，一家公司收集有关客户服务交互的信息以输入数据分析平台。了解人们的问题、解决问题需要多长时间以及客户认为公司做得好的方面可以影响不直接涉及客户服务的变化。

Table AI年的一项调查还表明，员工很高兴有机会培养他们的数据相关技能。人更有可能留帮助他们发展此类能力的组织中。然而，该研究表明，目前只39的受访公司向所有员工提供数据相关培训，这表明还有改进的余地。

提醒他们数据分析用例实际上是无穷无尽的

使用数据分析的另一个令人信服的理由是，人们几乎可以将其用于组织的任何需求。一些公司利用它来检测潜在的欺诈行为，从而节省了大量时间。其他人依靠数据分析来预测客户趋势或加强网络攻击防御。因此，如果数据分析的犹豫与认为它不符合业务需求有关，那么有大量相反的证据。

此外，如果决策者等待太久才在组织内部署数据分析，他们将面临落后于同行并在以后努力追赶的风险。NewVantag Partner 年的一项调查显示，97的受访公司都在投资与数据相关的计划。此外，超92的受访者表示，他们从这些决策中获得了可衡量的业务成果。

这些结果表明，优先考虑数据分析的公司具有明显的优势。但是，相关代表应该花时间思考企业当前面临的最大挑战或弱点。然后他们可以考虑数据分析如何能够克服这些方面。

多次讨论往往是必要的

希望组织中不愿使用数据分析的人在一次谈话后就完全支持它通常是不现实的。人们通常需要时间来反思讨论的内容，并意识到他们可能需要在改变最初的观点之前拓宽他们的观点。

这意味着如果数据科学家在第一次尝试向非数据科学家推销数据分析的价值后没有取得任何进展，他们不应该感到气馁。如果人们表现出耐心并愿意倾听对方的疑虑或犹豫，他们就更有可能进行互惠互利的对话。这使得达成共识变得更容易，增加了在组织中使用数据分析的可能性。

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