21、数据管理与分析：集中化、自助服务与数据类型选择

数据管理与分析：集中化、自助服务与数据类型选择

1. 数据存储与生产化

在分析过程中，建立清晰的流程来存储新的或修订的数据集是关键的一环，这有时被称为工作的生产化。通常，这涉及按计划刷新数据集、与其他关键数据集一起存储，并对分析进行检查。这项工作往往需要符合组织的数据规则和流程，因此常由集中化团队负责。若工作分散化，可能会导致命名规范的细微变化，甚至工具使用的完全不同。

Prep Air 随着时间建立的结构，起初可能会让新的数据用户感到困扰，因为他们需要应对更多的控制。但明确使用哪些数据源并控制对它们的访问，由此产生的数据通信可能会更受信任。

2. 集中化报告

数据存储并非集中化唯一需要考虑的方面，报告也是生产化过程中常见的集中化任务。报告指的是定期生成一份分析结果，并分享给组织内的利益相关者。报告通常涉及衡量与前一时期相比的绩效变化，或展示当前绩效的即时快照。许多报告是为了向受众提供信息，而非针对特定问题采取行动，例如零售店的库存报告、大学学生的出勤情况或天气监测中的降水量水平。

由于报告具有规律性，生成报告的工作量可能相当大，具体取决于所使用的工具。通过集中化这一工作，中心团队可以确保部署可用的最佳工具。中心团队更有可能获得更广泛的工具，或在工具选择方面有更深入的知识，从而优化工作量。

然而，一旦报告设置完成，任务并未结束，因为随着业务变化或受众问题的演变，需要频繁进行修改。集中化报告面临的一个重大挑战是更新不及时，这通常是因为中心团队需要时间来理解请求、进行更改，然后重新生产数据源和报告。如果主题专家能够获得所需的工具和技能，更改更有可能及时进行。为确保完整性和数据准确性，更新报告的工作往往不仅仅局限于该报告本