分析是一种变革性的商业工具。根据 Hanover Research的数据，每五个用户中就有四个认为分析是其业务角色不可或缺的一部分。四名数据专家中有三名声称他们将采用嵌入到现有工作流中的新分析平台。由于员工需要更频繁地做出更多以数据为依据的决策，因此他们必须充分了解分析提供的洞察力。同样重要的是，这些分析将数据背景化并增强了指挥链上每个人的数据素养。

以易于访问的格式进行用户友好的数据分析的需求非常强烈，并且提供它们可以使数据分析不那么压倒性，更精确并且最终有利可图。为此，请实施三个关键优先事项，以确保所选分析适合其目的、被充分采用并持续使用。

优先事项一：内置分析

成熟的企业组织可能拥有比他们知道如何处理更多的数据。对于小型、中型或大型企业来说，这既是好消息，也是坏消息。如果不能全部正确使用，他们拥有如此多的智慧和可怕的东西真是太好了。

用户需要并且希望与他们所使用的数据进行深入、实质性的交互。通过直接集成到他们常规工作流程中的内置分析，将其提供给他们。无需转入和转出应用程序即可获取、分析或报告数据及其所揭示的内容。

构建一个强大的分析平台，在普通工作流中提供情境化智能。这意味着不仅仅是提供全面数据的分析。它还应该内容丰富，反映影响信息的所有因素。

如果设计得当，此类分析允许用户将数据提炼成可操作的决策。

优先级二：情境化数据

嵌入分析是不够的。仪表板、可视化和其他为用户呈现数据的方式必须创造一种具有双重目的的引人入胜的体验：公开上下文并吸引定期、重复的交互。这极大地丰富了用户体验，简化了工作流程并提高了生产力。

同样重要的是，上下文丰富的数据表示可以提高用户的理解力。对分析工具获得的数据洞察力和熟悉程度越高，用户就越能将智能概念化。无需掌握复杂的程序或获得数据系统的高级学位，这种分析水平就可以充分了解智能以及如何在决策时最好地利用它。这就是精心设计的应用程序如何直接转化为业务成功。

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