原文：
www.kdnuggets.com/2023/03/key-factors-affecting-time-insights.html
在一个商业运作迅速的世界里，利用数据资产是保持竞争优势的最佳选择。数据分析是一项宝贵的实践，它生成的洞察帮助企业朝正确的方向前进。市场动态变化快，竞争激烈，这使得生成这些洞察变得比以往任何时候都重要。然而，数据分析本身并不是区分因素；时间的利用才是。
毕竟，数据的价值在于它能被合成成报告、仪表板、图表或图形——简言之，即可消费的洞察。因此，组织在做出明智决策时可能面临挑战，特别是当数据来自各种格式和来源时。
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这就是商业智能（BI）发挥作用的地方。传统的 BI 定义较宽泛，包括将原始数据转化为有意义和有用信息的工具和技术。
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尤其是当涉及大量数据和多样化的数据来源时，实现有效的 BI 很快就会成为一项昂贵且耗时的任务，需大量的计算资源和先进的软件能力。因此，寻求获得 BI 收益的组织必须投资于 BI 基础设施、软件和维护。此外，需要相当的专业知识来准确处理、分析和解释数据。当处理大型数据集时，这些成本会更高，对计算基础设施的要求也更大。由于使 BI 对企业有用所需的重大投资，清晰了解潜在的投资回报率至关重要。
现有技术和工具长期以来提供了生成洞察的标准程序。每个组织面临独特的挑战。他们通常依赖定制的商业智能解决方案，以适应其行业并帮助他们在竞争中保持领先。因此，量身定制的解决方案能够从最具行动性的洞察中创造最大商业价值，并加速创新和增长。
用户行为正在动态变化，使得及时做出适当的商业决策既成为必需也充满挑战。成功依赖于及时洞察关键问题、机会领域、新兴市场趋势或新的收入来源。考虑到这一点，洞察的产生越快，数据分析对业务的有效性和帮助性越大。
将数据转化为可操作洞察的时间是衡量分析功能有效性的一个重要关键绩效指标，通常称为洞察时间。洞察的意义也至关重要，因为数据分析必须始终伴随着能够推动业务决策的价值生成。
各种因素可能会减慢理解数据所需的时间，例如
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数据量和复杂性：数据集越大越复杂，清洗、处理和分析所需的时间就越长。
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数据质量：数据质量差，如信息缺失或不一致，会减慢将其转化为洞察的过程。
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工具和基础设施的可用性：用于数据分析的工具，如软件和硬件的可用性和有效性，影响洞察的时间。
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涉及人员的技能：与新手相比，商业智能专家可以加快生成洞察的时间。
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实验的有效性：低效和过时的实验记录方法可能会面临遗漏必要细节或未被记录的风险，导致洞察周期延长。
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快速迭代能力：一个组织通过快速进行实验的能力，能通过产生创新想法来推动增长。
其他非技术因素也可能阻碍任何组织生成洞察的速度，例如：
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组织文化：组织的文化和实践可能会促进或阻碍快速将数据转化为洞察的能力。
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数据治理：管理数据访问、数据质量、数据安全、数据来源或数据保留的政策和流程也可能阻碍洞察的生成速度。
这些因素通常是特定于组织的，但一些行业范围内的趋势在更广泛的范围内影响分析和商业智能（BI）。
为了加速商业智能（BI）计划，一个理想的平台应当允许用户通过自动化数据清理和分析迅速提取见解。它必须让开发者免于处理与数据处理平台相关的性能问题，从而能够专注于功能开发。
让我们看看一些企业从快速 BI 结果中受益的例子：
假设一个中型零售企业希望获得关于客户行为和偏好的见解，以改善其销售和营销策略。他们从多个来源（包括销售、客户、库存和社交媒体数据）收集了大量数据。BI 工具可以帮助该零售企业处理和分析这些大数据集，以确定例如哪些产品在不同客户群体中最受欢迎，或者哪些店铺位置拥有最忠诚的客户群。这些强大的见解将帮助公司在产品开发、营销和店铺运营方面做出明智的决策。
家庭医生及其支持人员从电子健康记录（EHR）、实验室结果和保险索赔等不同来源获取数据。他们的目标是识别可以预测和预防慢性疾病的数据模式。由于其固有特性，医疗领域属于高风险类别，需要广泛的实验来构建稳健的模型。数据见解可以帮助医疗人员识别高风险患者、找到具有成本效益的治疗方案，并确定最可能重新入院的患者。这些宝贵的见解有助于医生做出有关患者护理、治疗计划和预防措施的明智决策。
现代世界对商业智能的需求日益增加，但如果从数据中生成见解需要很长时间，这种需求并不足以帮助企业保持竞争优势。文章讨论了影响见解生成速度的挑战和趋势。包括数据处理自动化、定制数据分析和维护可扩展解决方案在内的有效 BI 策略，可以证明在及时生成见解方面的有效性。
Vidhi Chugh 是一位人工智能策略师和数字化转型领导者，致力于在产品、科学和工程交汇处构建可扩展的机器学习系统。她是一位获奖的创新领导者、作者和国际演讲者。她的使命是使机器学习民主化，打破术语，让每个人都能参与这场转型。