利用 metrichq.org 和人工智慧的力量提升數據素養

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到 2027 年，大數據分析和基礎設施的投資預計將超過 $100B，數據就像新石油。那麼，為什麼數據素養跟不上呢？而且，為什麼大多數人在處理 KPI 和指標時會感到不知所措和沮喪？ 為什麼？因為大多數投資資金都流向了資料堆疊的底部，而不是流向了應該使用技術做出數據驅動決策的人。讓我們改變這一點！ 在 Klipfolio，我們的使命是幫助人們利用數據取得成功。這就是我們創建PowerMetrics 的 原因，這是一款專門為絕大多數非資料專家設計的 BI 工具，他們將從以他們理解並能夠成功的方式處理資料中受益。

但是，我們並沒有就此止步。我們還策劃了MetricHQ ，這是最大的開放指標和 KPI 庫。請繼續閱讀，了解我們為何為 MetricHQ 提供自己的域名，以及我們如何透過用戶自己的 AI 驅動的 Metric Assistant 向用戶提供資訊和教育。 最近，我與一位從事醫療管理工作的人交談。我提出了關鍵 阿曼 電話號碼 績效指標（KPI）的話題，他們立即做出了負面反應 這是浪費時間，數字永遠都不正確，而且我們衡量的東西通常看起來不會產生任何影響。哇 不幸的是，這種情緒似乎是常態。



許多員工只消極地認為指標是「報告」他們的績效，而不是決策或分析輔助工具。 同時，還有一小群書呆子愛好者將他們的公制知識視為榮譽徽章。他們喜歡使用縮寫並談論他們的指標如何與創投公司的 90% 相比。我可能不只一次陷入這個陣營。而且，如果您仍在閱讀這篇文章，我敢打賭您也在閱讀。 但是，請不要誤會我的意思。我認為像Kyle Poyar、Lauren Thibodeau、David Kellogg、Ray Rike、David Spitz和Ben Murray這樣的人在推進和指導如何使用指標（特別是 SaaS 指標）的批判性思維方面做了很多工作。