大数据分析 - 关键利益相关者

利益相关者是指将从项目中受益的组织或商业专业人士。在大型组织中，为了成功开发大数据项目，管理层需要为项目做好准备。这通常涉及找到一种方法来展示项目的商业优势。

我们没有一个独特的解决方案来解决寻找项目赞助商的问题，以下要点如下：

利益相关者包括项目发起人、项目经理、商业智能分析师、数据工程师、数据科学家、数据库管理员和业务用户。据认为，此发现计划的第一阶段将是项目经理和关键利益相关者坐在一起并在早期阶段协商适当资金的好时机，项目运作而不是推迟到以后讨论。

文档流程是至关重要的组成部分，其中问题陈述、项目目标陈述和目标都被标记。该文档包含实现目标和目标的要求、成功标准以及项目与关键利益相关者的最低可接受结果。

应与利益相关者合作澄清和定义分析挑战。但是，在某些情况下，项目发起人可能会有一个预先确定的答案，这可能会产生偏差。因此，与项目发起人可能绕过的预定义解决方案相比，更可取的是部署更客观的技术。在“发现”阶段，应与利益相关者一起生成和评估假设。

利益相关者作为领域专家，可以在制定假设时提供建议和概念进行测试。利益相关者还参与项目的成果和发现，这些成果和发现应向利益相关者展示和传达。分析团队在项目的初始阶段进行协作以掌握项目需求、目标和假设，并在最后阶段进行项目以分享结果和发现。分析团队的目标多于利益相关者。

一些关键利益相关者在确保任何大数据分析项目的成功方面发挥着至关重要的作用。下图包含通常参与大数据分析项目的一些关键主要利益相关者：

大数据分析的关键利益相关者

他们为组织设定总体愿景和战略，其中包括大数据分析如何与业务目标保持一致。他们为人工智能计划提供必要的资源和支持。

他们是创建算法、模型和分析工具以从大型数据中提取见解的专家。他们评估数据并提出可操作的建议来指导公司决策。

IT团队管理用于数据存储、处理和分析的必要技术基础设施。它们旨在确保数据安全、可扩展性和与当前系统的集成。

这些专家设计、实施和维护收集、存储和处理海量数据所需的架构和管道。他们确保数据准确、一致且易于访问。

他们制定数据管理政策和程序，以确保数据以符合道德、安全和法律的方式处理，例如 GDPR、CCPA 和 HIPAA 等。

他们在商业界的各个利益相关者与数据科学家之间充当桥梁，他们通过将业务需求转换为分析解决方案，反之亦然，共同工作。

他们是利用从大数据分析中获得的见解在其领域或部门做出明智决策的专家。

财务利益相关者关心大数据分析项目的成本效益，并可能提供预算监督和财务分析。

这些团队利用大数据分析的见解来优化营销工作、更有效地定位客户并改进销售方法。

他们利用大数据分析来研究客户行为、偏好和情绪，以改善整个客户体验。

法律专家确保数据的使用符合适用的法律法规，并处理与数据收集、处理和分析相关的任何法律风险。

组织可能与外部合作伙伴或供应商合作，为大数据分析项目提供专门的专业知识、工具或数据。

找到项目利益相关者的最佳方法是了解问题以及实施后产生的数据产品是什么。这种理解将有助于说服管理层大数据项目的重要性。这些利益相关者之间的有效协作和沟通对于开发成功的大数据分析计划并实现数据驱动决策的全部价值至关重要。

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