这家美国百货连锁店围绕 Google BigQuery 对其数据战略进行了现代化改造，引入了第三方数据集和算法，以进一步完善其个性化和商品化工作。

早在客户数据平台 (CDP) 出现之前，科尔的商业模式就以收集和培养客户数据为中心。

“几十年来，我们一直拥有一个本土的客户数据环境，”价值 194 亿美元的美国百货连锁店的首席技术官兼供应链官 Paul Gaffney 说。 “而且我们对我们的定制实施非常满意。”

这家总部位于威斯康星州密尔沃基的零售商最初在 Netezza 上建立了自己的本地 CDP，基于该连锁店的庞大信用卡组合和“一种非常个性化的培养客户忠诚度和依恋的历史方法”创建了强大的客户档案，Gaffney 说.

但在过去几年中，作为“技术现代化”的一部分，Kohl's 大力推动云计算，Gaffney 表示，该技术充分利用机器学习、个性化、增强的人口数据集和“超本地化”洞察力来交付与当地商店最相关的商品。

数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科，包括数据的分析、收集、组织和存储，以及这样做的工具和技术。

什么是数据分析？

数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科。 它包括数据分析和管理的过程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。 数据分析的主要目的是对数据应用统计分析和技术来发现趋势和解决问题。 作为分析和塑造业务流程以及改进决策和业务成果的一种手段，数据分析在企业中变得越来越重要。

数据分析从一系列学科（包括计算机编程、数学和统计学）中汲取知识，对数据进行分析，以描述、预测和提高性能。 为了确保进行稳健的分析，数据分析团队利用了一系列数据管理技术，包括数据挖掘、数据清理、数据转换、数据建模等。

数据分析的四种类型是什么？

分析大致分为四种类型：描述性分析，它试图描述在特定时间点发生的事情；诊断分析，用于评估发生某事的原因；预测分析，确定未来发生某事的可能性；和规范性分析，它提供了为实现预期结果而采取的建议措施。

进一步来说：

通过将 IT 定位为业务部门是数据所有者的解决方案中心(Hub)，陶氏的 IT 组织可以更快地响应以提供业务和客户价值。

去年，陶氏在更好地利用其数据方面迈出了大胆的一步。为了消除孤立的数据孤岛并更好地利用商业智能作为企业资产，该公司成立了一个内部组织，将 IT 和公司的全球业务部门无缝集成到一个保护伞下。

该组织的结构称为业务数据服务，类似于自行车车轮，以 IT 为中心，辐条延伸到陶氏的业务部门、地区和职能部门。创建该小组的最初目标是加速数字业务流程工具和服务的交付，并提高采用率以提供更强大的业务成果。

随着这家拥有 125 年历史的公司不断发展以满足不断变化的市场需求，并且随着人工智能和机器学习等支持技术的加入，这种集成和协作的方法改变了 IT 部门决定哪些数字解决方案适合陶氏和陶氏首席数据官 Chris Bruman 解释道。

单击下面嵌入的播客播放器链接，收听 CIO 执行委员会 Future Forward 与 Chris Bruman 的播客对话，并继续阅读这段由两部分组成的对话的编辑摘录。

首席分析官（CAO）是公司或企业内负责数据战略的高管，特别关注数据分析。 首席分析官可以领导数据分析策略，或者确定有关使用的工具和资源，任何外包以及在有价值的业务数据集上完成的实际数据分析的任何其他方面的完成方式。

首席数据官（CDO）是一名公司官员，负责通过数据处理、分析、数据挖掘、信息交易和其他手段，在企业范围内管理和利用信息作为资产。CDO通常向首席执行官（CEO）报告，但根据专业领域的不同，这可能有所不同。CDO是执行管理团队的成员，也是企业范围数据处理和数据挖掘的经理。