数据分析提供了将数字项目团队的生产率与同一部门（例如设计、内容等）的类似团队进行比较的机会，这有助于项目经理评估优势和劣势并解决后者。
能够根据证据做出关键决策
准确的数据分析使数字项目经理能够做出困难且关键的决策，例如分析在社交媒体平台上产生负面反应的产品的数据，这有助于她做出必要时修改或完全删除该产品的决定。
因此，我们看到，依靠数据并用合理的科学方法对其进行分析，可以为项目经理提供愿景和基于事实的支持，以做出理性决策并避免风险和失败。
发现趋势并以此为基础
根据历史项目数据的分析，项目经理可以发现绩效或问题的趋势和模式。这意味着什么？这意味着，如果数字项目经理发现社交媒体平台上 卢森堡资源 的特定帖子和内容的特定词语总是导致互动问题、互动减少，甚至可能留下负面评论，那么数字项目经理和负责人管理内容必须做出决策以避免再次发生。
例如决定避免使用某些词语和主题标签，或在悲剧事件、假期等敏感时间发布。
但现在可能想到的问题是，我们如何从发现流行趋势中受益，并据此做出明智的决策？项目经理可以通过多种方式发现趋势并在此基础上做出更明智的决策，从而受益，包括：
分配数字资源
如果项目经理通过数据分析发现某个阶段总是比计划的时间长（例如制作视觉内容），他或她可以在未来的项目中为该阶段分配更多的资源和人员。
数字化风险管理
数据分析可以帮助数字项目经理发现对某些新产品的负面反应或忽视对先前服务的客户需求的早期预警信号，使他们能够采取适当的策略来更有效地管理风险。
提高数字效率并利用可用资源
提高运营效率的重要在于减少人力、财力的浪费，在降低成本的同时提高生产率。这也有助于更好地满足客户需求，快速响应业务环境的变化。数据分析如何有助于提高数字项目绩效和利用可用资源？
提高数字能力
通过分析数字项目绩效数据，公司可以确定数字 为什么 2021 年跟踪线下转化是必需的 流程可以简化和改进的领域，例如投资使用特定模板或使用视频剪辑设计传单；这会带来更高的效率和生产力。它还可以确定哪些先前的任务需要很长时间或需要大量资源并且不能提供有用的用户体验，这使得项目经理可以通过修改或删除它们来优先提高这些任务的效率。
更好地分配数字资源
数据分析可以帮助项目经理通过分析当 沙特阿拉伯电话号码 前资源使用情况（例如设计、视频制作等），然后根据实际需求和项目优先级重新分配资源，从而更有效地分配数字资源。
做出预测性决策
项目经理可以使用数据分析来做出更好的决策，并通过预测潜在问题并在情况变得更糟之前纠正错误来保持项目正常进行。