如何向非數據科學家銷售數據分析
大多數數據科學家都非常清楚他們的工作可以對組織產生的積極影響。但是，要讓不從事數據科學工作的人相信這些好處可能具有挑戰性。
他們中的一些人拒絕以不同的方式做事，因為他們不喜歡變化。其他人則對數據分析技術的高前期成本和制定相關戰略所需的時間猶豫不決。當試圖向這些人推銷數據分析的需要時，這里有一些有用的事情要提。
顯示數據支持的情報如何推動競爭力
一個關鍵賣點是提到如何使用數據做出決策是一種使公司領先于競爭對手的行之有效的方法。隨著商業環境變得越來越苛刻和擁擠，實現這樣的結果尤為重要。
Collibr的一項調查顯示，使用數據獲取情報的公司在遵守要求和法規方面的優勢。此外，與未使用數據智能的組織相比，他們增加收入的可能性81%，實現收入相關目標的可能性58%。
這些統計數據突出了數據分析如何幫助公司取得比其他方式更大的成功。在組織中使用數據分析需要時間、精力和金錢。然而，像這里提到的那些結果使這種資源分配得到回報。
討論數據分析如何使整個組織受益
不久前，AI部門主要擁有和管理組織的數據。然而，企業現在更有可能跨團隊使用跨職能和民主化的信息來實現業務目標。然后，組織中的每個人都可以注意到相關的優勢，從而使數據分析對公司有利。
即使是從一個部門收集的數據也可以為業務的其他領域提供信息?？紤]這樣一種情況，一家公司收集有關客戶服務交互的信息以輸入數據分析平臺。了解人們的問題、解決問題需要多長時間以及客戶認為公司做得好的方面可以影響不直接涉及客戶服務的變化。
Table AI年的一項調查還表明，員工很高興有機會培養他們的數據相關技能。人更有可能留幫助他們發展此類能力的組織中。然而，該研究表明，目前只39的受訪公司向所有員工提供數據相關培訓，這表明還有改進的余地。
提醒他們數據分析用例實際上是無窮無盡的
使用數據分析的另一個令人信服的理由是，人們幾乎可以將其用于組織的任何需求。一些公司利用它來檢測潛在的欺詐行為，從而節省了大量時間。其他人依靠數據分析來預測客戶趨勢或加強網絡攻擊防御。因此，如果數據分析的猶豫與認為它不符合業務需求有關，那么有大量相反的證據。
此外，如果決策者等待太久才在組織內部署數據分析，他們將面臨落后于同行并在以后努力追趕的風險。NewVantag Partner 年的一項調查顯示，97的受訪公司都在投資與數據相關的計劃。此外，超92的受訪者表示，他們從這些決策中獲得了可衡量的業務成果。
這些結果表明，優先考慮數據分析的公司具有明顯的優勢。但是，相關代表應該花時間思考企業當前面臨的最大挑戰或弱點。然后他們可以考慮數據分析如何能夠克服這些方面。
多次討論往往是必要的
希望組織中不愿使用數據分析的人在一次談話后就完全支持它通常是不現實的。人們通常需要時間來反思討論的內容，并意識到他們可能需要在改變最初的觀點之前拓寬他們的觀點。
這意味著如果數據科學家在第一次嘗試向非數據科學家推銷數據分析的價值后沒有取得任何進展，他們不應該感到氣餒。如果人們表現出耐心并愿意傾聽對方的疑慮或猶豫，他們就更有可能進行互惠互利的對話。這使得達成共識變得更容易，增加了在組織中使用數據分析的可能性。
