监控和反馈系统支持持续改进
数据驱动管理的本质不是实施一次措施然后就不管了；就是要不断监测其有效性，并建立一个系统，利用监测结果进行改进。通过跟踪 KPI 的每日进度并检查与目标的差异，您可以实时评估措施的有效性。此外，通过快速运行分析和改进循环，可以建立 PDCA 循环，提高组织的敏捷性。例如，一个典型的例子是每周审查广告活动的结果并优化定位和创意。建立监控文化是整个组织发展“数据驱动能力”的关键。
选择和使用合适的 IT 工具对于将数据驱动实践付诸实践至关重要。为了处理海量数据，必须引入与收集、积累、分析、可视化等各个阶段相对应的工具。在本章中，我们将从实践的角度解释支持数据驱动方法的具 澳大利亚电报数据 体 IT 解决方案，例如商业智能工具、数据仓库和仪表板创建工具，以及如何使用它们。这些工具不仅提高了业务效率，而且对更复杂的决策也做出了巨大贡献。
使用 BI 工具的示例（Tableau、Power BI 等）
BI（商业智能）工具是一种以直观、易懂的方式展示数据，以支持决策的工具。典型的例子包括 Tableau 和 Power BI，它们的界面即使对于非工程师来说也易于使用，并允许通过拖放操作创建图形和仪表板。例如，您可以按地区和渠道细分和可视化销售数据，并通过实时更新来检查每日业务指标。它还具有在团队内部共享分析结果的广泛功能，可提高信息透明度并有助于快速决策。这将有助于在整个组织中培育数据驱动的文化。
选择数据仓库和云基础设施的要点
数据仓库（DWH）是积累和集中管理数据的重要基础。除了传统的本地模型外，Redshift、BigQuery 和 Snowflake 等基于云的模型现在已成为主流。它们具有高度可扩展性，能够快速处理查询，同时保持较低的初始成本。选择系统时要考虑的关键点包括处理速度、可扩展性、安全性以及与其他工具的兼容性。此外，BI工具、营销工具和数据仓库的无缝连接使得实时分析和自动化报告变得更加容易。选择可靠的DWH是决定数据驱动基础设施成败的关键因素。