不要等待完美的数据 - 您现有的数据比您想象的更有用

“我们还没有那样。”

“一旦我们得到这个，它只值得。”

“我们应该等到这一点。”

如果您在没有启动数据项目的理由这样的评论中，您可能会试图等待完美的数据。

虽然很自然是在不完整或过时的信息上基础决定的谨慎态度，但你对开始的犹豫可能会导致比你想象的更多问题。

那么你为什么要停止等待完美的数据？

完美不存在

如果您决定等待完美的数据，你将永远等待。涉及数据的地方，完美 - 特别是在主要组织中 - 不存在。做出更好的决定数据将始终是一个迭代过程。

无论您认为有多好，您都将始终能够提高您的数据。它总是可以更清洁，它总是可以更彻底。换句话说，它总是可以完善。在某个事件发生后，可以轻松地说服您可以准备好开始您的数据项目 - 正在实施的新系统，建立新的过程，或正在进行的最新组织或部门重组。

但在地平线上总会有一些新的东西，守门员往往可能会转变。所以停止等待，开始采取行动。

您现有的数据比您想象的更有用

当它以正确的方式使用时，您需要的“足够好”数据。它可以清洁并结合为最好的它 - 并且“最好”仍然是不完善的。

但那没关系。如果您愿意尝试，则仍然可以提供价值的不完美和不完整的数据。

您可能会发现，从先前静坐的源分析不同的数据集可能会导致成本节约的发现，或更有效的规划。即使在小规模上，这些领域的积极成果也有助于建立势头，并安抚其他利益相关者，以便在您走上继续该项目并改善数据。

您将更好地识别缺失数据

您可能担心您当前的数据甚至没有达到“足够好”的状态。可以理解的是，这可能导致不情愿和担忧，以便在致力于为有问题的数据做任何事情之前改善事物之前等待。

When you experiment with your existing data, you’ll often find that small insights can make a big impact on your hypotheses and how you approach the project as a whole.But you’ll struggle to figure out what you’re missing if you don’t make use of what you already have. By actually gathering and utilising your existing data, you’ll be better equipped to identify the gaps to be filled and get a sense of what’s possible.

合适的软件可以处理混乱

当您尝试开始使用已拥有的数据时，您可能会面临许多凌乱的数据集。当你认为你准备开始尝试时，很容易感到沮丧和不堪重负，发现情况比你最初想到的情况更糟糕！但是右手的软件可以在这个阶段与您合作。

像轨道BI等工具可以帮助您显示所有不同的数据源甚至任何重复数据集，您可以在开始理解它时并排查看。它通过承认您从您开始和处理实际在您面前的内容时，它可以随着时间的推移迁移和改善您的数据。

请记住，您不必立即解决所有问题。您可以开始小并发现软件如何立即有用，同时也有助于您朝着单一的真理来源。铁路BI与您遇到您现在的位置，在现有的系统上建立，以帮助您到达更好的地方。

准备开始？

你会对您发现的洞察力感到惊讶，您可以使用不完美或不完整的数据获得的好处。When you’re willing to experiment and iterate, the process itself will lead you to more complete and reliable data over time.If you’re prone to trying to wait for perfect data, the idea of getting started before you feel fully ready is always going to seem a little intimidating. But the perfect time and the perfect data will never come.

提高数据的最佳路径是开始使用您现在拥有的数据。

是时候停止等待了。