分析师将大部分时间花在处理与数据相关的问题上，而不是花在分析本身上。三分之二 (68%) 的参与者报告说，他们花费最多的时间来处理分析中使用的数据——等待数据、审查数据的质量和一致性或准备数据进行分析。只有四分之一 (28%) 的人表示，他们的工作主要集中在分析和试图确定根本原因上，这是首先进行分析的主要原因。换句话说，在大多数公司中，分析师没有花足够的时间做他们认为有价值和报酬的事情。 结果还表明，将时间花在与数据相关的任务上而不是花在分析上会产生负面的连锁反应。超过一半 (56%) 将大部分时间花在分析上的公司可以在一个工作周内提供指标和指标，相比之下，只有三分之一 (36%) 的公司将大部分时间花在分析上处理数据问题的时间。因此，拥有高质量、及时和可访问的数据对于获得财务分析的好处至关重要。 数据随着人们努力纠正错误或寻找解决方法，数据问题会降低企业各个部分的生产力。数据问题是一种人为现象，但公司似乎将不良数据视为无法解决的龙卷风或地震等自然力量。

我们 对信息管理的

基准研究表明，处理数据问题的惯性更多是组织性的而非技术性的。公司根本没有投入足够的资源（人员和预算）来解决这个持续存在的问题。一个原因可能是因为在日常工作中必须面对数据问题 我们的分析找到了使用专用技术的充分理由。售预测需要团队合作，其中包括跟踪销售渠道的客户经理、管理 电话号码列表 流程的运营人员和分析师以及批准它并提供信息和指标的销售经理。根据我们的研究，销售团队在此过程中最重要的能力是团队内部协作以改进销售预测（53% 选择）、将配额与销售预测进行比较 (47%) 以及执行客户级别预测（40%）。这些活动使销售管理能够将变化与预测进行比较，协作解决变化并确定行动，并利用销售中的运营条件。销售运营组处理销售预测，从准备数据到呈现预测再到销售管理，我们发现，这样做对于这个重要的销售支持团队来说需要花费大量时间——这些时间本可以更好地用于对预测应用一系列分析。

销售经理和管理层

有自己的优先事项，这使得了解销售预测的用户并将软件功能与他们的角色和职责保持一致非常重要。记下预测变化的原因并根据预测提供指导是支持销售预测流程所需任务的示例，而使用桌面电子表格尤其难以完成这些任务。这使得对销售预测的用户进行描述并将软件功能与他们的角色和职责相 DW 引线 匹配变得很重要。记下预测变化的原因并根据预测提供指导是支持销售预测流程所需任务的示例，而使用桌面电子表格尤其难以完成这些任务。这使得对销售预测的用户进行描述并将软件功能与他们的角色和职责相匹配变得很重要。记下预测变化的原因并根据预测提供指导是支持销售预测流程所需任务的示例，而使用桌面电子表格尤其难以完成这些任务。法安装、配置和管理技术的负担最轻。几乎同样多的人 (35%) 计划使用本地方法，这可能会分散销售人员对其主要任务和旨在支持它的流程的注意力。