中小企业在数据利用和分析方面遇到了困难

虽然分析已经成为大型企业的主要业务，但许多中小型企业难以利用数据实现增长。

大公司可以承担雇用的团队数据科学家并提供商业智能软件整个组织的员工。虽然许多SMBS收集可能导致更好的决策和增长的数据，但数据利用率是一个挑战，当IT预算中没有足够的现金来投资合适的人员和工具。

感知SMBS努力使用数据，一个基于Kennesaw，GA的IT服务供应商的IT服务供应商进行了一项关于超过100名企业的调查，该调查有100到500名员工，以衡量他们的分析能力为“SMB数据分析报告的OnePath 2020趋势”。"

该调查显示，该调查显示，86％的投资人员和分析的公司受到调查的感觉无法充分利用他们的数据。

菲尔摩尔Onepath的应用管理服务主管最近讨论了调查结果，以及中小企业在试图将分析纳入决策过程时面临的挑战。

在第二部分在这个Q＆A中，他谈到了利用数据的失败可能最终意味着SMB。

Onepath对SMBS进行调查的动机及其数据利用努力的动力是什么？

菲尔摩尔

菲尔·摩尔:对我来说，关键的发现是我们有了一个前提，一个假设，这项调查帮助我们验证了我们的论点。我们的论点是，分析一直是一款资金雄厚的游戏——人们想要它，但从经济上来说，它却遥不可及。我们的目标和使命是将该分析分析到SMB市场。我们只需要证明我们的论点，而这个调查证明了我们的论点。

它告诉我们客户想要它 - 他们了解分析，他们想要它。

这项调查的一些主要发现是什么?

摩尔：五十九岁的百分之表示，如果他们没有分析，那将需要更长的时间来上市。56％的人表示，在没有分析能力的情况下为客户提供更长的时间。五十四个百分之一点，一半，说如果他们没有分析，或者当他们没有分析时，他们就会冒着造成有害商业决策的风险。

我们有人尝试分析 - 67％的人每年花费10,000美元或更长时间，而75％的劳动力维持其系统，但他们没有得到他们所需要的。

这告诉我们，人们想要它……我们有人尝试分析——67%的人每年花费1万美元或更多，75%的人至少花费132小时维护他们的系统——但他们并没有得到他们需要的东西。整整86%的受访者表示，当他们使用自己的分析解决方案时，表现不佳。

这些企业缺乏的关键资源是什么，以充分利用数据？是否严格金融或还有其他东西？

摩尔：我们并没有惊讶，但我们没有想过的是，SMB市场没有内部技能。五分之一的人说他们只是没有公司中的人员创建系统。

新技术最终会帮助中小企业充分利用数据吗?

摩尔:技术已经出现，而且已经成熟，在技术领域，帮助降低价格或使其更容易获得的一件最重要的事情就是转移到云上。一个现场分析解决方案需要硬件，而且起步的成本非常昂贵。但是微软和他们的Azure云以及他们的Office 365Azure Synapse Analytics产品在美国，人们实际上可以以低得多的价格使用这项技术。

那种技术就可以让SMB市场更适合它。

关于这样的事情低码/否代码平台，自然语言查询，嵌入式分析 - 那些在帮助中小企业提高数据利用方面发挥作用吗？

摩尔：在SMB市场中，他们意识到像这样的事情机器学习，但他们更接近核心阻塞和处理看[关键性能指标]，看现金仪表板，所以他们知道他们在银行里有多少现金，看着他们的服务仪表板，并找到他们忽略的客户。

第一个也是最容易应用于smb的方法是low-code/no-code，特别是在获取它们的源数据、转换它并使其可用于分析方面。在低代码/无代码之前，它确实是一个高代码的替代方案，这需要大量程序员，他们所做的就是移动数据——数据管道。

但是，将有一套SMB市场追踪机器学习等一些其他技术 - 我们已经看到了一些人对此感到非常兴奋。一个例子正在寻找在服务行业工作并与客户满意度进行比较的票据。他们在衡量的是票务僵局，他们的服务团队忽略了多少门票，因为他们变得陈旧，他们的客户会因为缺乏服务而生气。随着机器学习，他们能够找到，如果他们忽略了两周的打印机，那就比忽略了两周的电子邮件问题。忽略两天的电子邮件问题会导致可怕的客户满意度分数。机器学习进入并涉及该东西，这非常强大。中小型商业市场将到达那里，但他们开始于早期和更基本的步骤。

编辑注意事项：此Q＆A已为简洁和清晰度编辑。