QQ在线
企业微信
资（zī）讯
288大型组织如何（hé）使用数据（jù）和分（fèn）析（xī）来（lái）指导战略和运营决（jué）策?下面来（lái）看看高管们所洞悉的各（gè）种挑战和机（jī）遇（yù）。
组织拥有（yǒu）的数据比以往（wǎng）任何时候都（dōu）要多，这（zhè）一点鲜有（yǒu）人怀（huái）疑。但是，从这些数据中（zhōng）获得重要洞（dòng）察并将（jiāng）知识转化（huà）为行动，这说（shuō）起来（lái）容易做起来难。我们与（yǔ）来自主要组织的六位（wèi）高（gāo）管进行了交谈并向他（tā）们询问了（le）采用（yòng）高（gāo）级分（fèn）析所涉及的各种挑战（zhàn）和机（jī）遇（yù）：美国国际（jì）集团(AIG)的首席科学官MurliBuluswar，通用（yòng）电气软件(GE Software)的首席（xí）信息官Vince Campisi，美国运通的首席风险官Ash Gupta，易趣（qù）(eBay)的全球客户优（yōu）化和数据副（fù）总裁ZoherKaru，美国电话电报公（gōng）司(AT&T)的大数（shù）据高（gāo）级副总（zǒng）裁Victor Nilson以及凯撒娱乐(Caesars Entertainment)的首席分析官Ruben Sigala。以下是对他们的（de）评论所做的转（zhuǎn）录（lù），略有删减（jiǎn）。
组（zǔ）织在采用（yòng）分析法时（shí）面临的各种（zhǒng）难题
美国国际集团(AIG)的首席科学官（guān）MurliBuluswar：从知识（shí）型文（wén）化向学（xué）习型文化发展所（suǒ）面临的最大难题（tí）(从大体（tǐ）上依赖于决策启发法的文化转（zhuǎn）变为更加客观的（de），数据驱动且（qiě）包含了数据和技术的力量)实际上不是成（chéng）本。最初，这主要（yào）取决于想象力和惯性。
过去的几年里，我（wǒ）了解到，自我发（fā）展到这样的程度——能进行不同的思（sī）维和行动并前所未（wèi）有地对自己（jǐ）的职责提出质（zhì）疑，恐惧的力量在这个过程中所起的作用是不（bú）容忽视的。正是这种思维方式的（de）改变——从基于（yú）专家的思维方式到更具动态性，更加面向学习的方式（shì），而不是固定的思（sī）维方（fāng）式——我认为（wéi）这对于（yú）任何公司健康（kāng）持久地（dì）运营（yíng）都是至关重要的，不管（guǎn）这些公（gōng）司（sī）是大是小。
凯撒娱乐的首席分析官（guān）Ruben Sigala：我们发现的棘手问题以及在我与许（xǔ）多（duō）同行的讨论中所发现的问题依然很难解决，那就是找到一系（xì）列（liè）使组（zǔ）织能够在整个过程中高效（xiào）地创（chuàng）造价（jià）值的工具。我听说有的（de）人成功地实施（shī）了一些应用场景，但我们都在（zài）努力实施（shī）与实（shí）际应用高度集成的，更具凝（níng）聚力的生态（tài）系（xì）统，这在一定程（chéng）度上尚处于初（chū）级阶（jiē）段。尽管在（zài）过（guò）去几年中我们似乎一直在谈论它，但是技术（shù）仍（réng）在不断发生变化。资源还在不断发展。
易趣(eBay)的全球客户（hù）优化和数据副总裁ZoherKaru：我们（men）面临的最（zuì）大的难题之一涉及到数据隐私以及到（dào）底共享还是不共（gòng）享。我认为，如果有（yǒu）价值回报，消费（fèi）者就愿意（yì）分享。单向共（gòng）享将不再可行。那（nà）么，我（wǒ）们如何保护和利用这些信息（xī），如何与消（xiāo）费者成（chéng）为合作伙伴，而不（bú）仅仅是为他们提（tí）供服务?
在分析中获取（qǔ）影响力
Ruben Sigala：你必须从（cóng）组织章（zhāng）程开始。你（nǐ）必须非常明确组织内部职（zhí）能的目（mù）标及其与广大业务互（hù）动的意图。有些（xiē）组（zǔ）织从高度集中的视角开始，重点为各种（zhǒng）传统功能(如市场营（yíng）销，定价和其他特定领（lǐng）域)提供（gòng）支持。还有另一些组织则对业务有更广泛的了解。我认（rèn）为你（nǐ）必须（xū）先定义这（zhè）样的要素。
这有助于最大限度地影响合（hé）适的（de）组（zǔ）织（zhī）结构和各（gè）种论坛，这最终会设（shè）定更（gèng）细化的运营，例如培训（xùn），招（zhāo）聘等。但是，根据你推动业务发展的（de）方式（shì）以（yǐ）及（jí）与更广泛（fàn）的（de）组织进行互动的方式进行（háng）调整绝对是很重要的。从（cóng）那里开始，其他所有事情都必（bì）须井然有序。这就（jiù）是（shì）我（wǒ）们开始旅途的方式。
通用电气软件的首席信息官（guān）Vince Campisi：我们了解到这样一（yī）件事，当我（wǒ）们开始行动并专（zhuān）注（zhù）于结果时，这（zhè）就（jiù）是一种快速（sù）实（shí）现价（jià）值并（bìng）使（shǐ）人们对机会感兴趣的好（hǎo）方法。这将我们达到未曾取得的（de）进度。因此（cǐ），我（wǒ）们可能会追求特定的结（jié）果并尝试组织（zhī）一（yī）个（gè）数据（jù）集以实（shí）现这样的结果。一（yī）旦（dàn）你这么做，人们（men）就会开始（shǐ）带来其（qí）他数据源和他们想（xiǎng）要建（jiàn）立联系的其他事物。这确实使你达（dá）到了这样（yàng）的地步，即你将追求（qiú）你未曾追求过的结果。你必须使自己思考（kǎo）事物的方（fāng）式变（biàn）得敏捷（jié），哪怕只（zhī）是（shì）一点点（diǎn）。但是，如果你从（cóng）一个结果开始（shǐ）并付诸实（shí）施，你将（jiāng）很惊讶（yà）它接下来会使你取得什么样的（de）进展。
美国（guó）运通的首（shǒu）席风（fēng）险官Ash Gupta：我们（men）所做（zuò）的第（dì）一个变（biàn）革就是使数据质量更（gèng）高。我们获得（dé）了很多数（shù）据，有时我们并不使用这些数据，而我（wǒ）们并没有像现在这样对它（tā）的质（zhì）量给予足够的（de）重视。也就是说（shuō），要（yào）确保数据具的正统性，要确保数据有正（zhèng）当的理由为客户服务。在（zài）我看来，这（zhè）是一段旅程（chéng）。我们取得了不错的（de）进展，我们希望在整个系统中继（jì）续取得进展。
第二个领域是与员工合作并（bìng）确定我们（men）正集中（zhōng）开展业务（wù）的某些方面。我们正在将各种能力（lì）集中化，正在将（jiāng）这些能力的使用民主化。我认为另一（yī）方（fāng）面（miàn）是，作为一个团队（duì）和一家公司，我意识（shí）到自己在技能（néng）上还十（shí）分（fèn）欠缺（quē），我们需要与公（gōng）司以（yǐ）外的各种实体展（zhǎn）开合作（zuò）。这（zhè）种合作来自技术创（chuàng）新者、数据提供者（zhě）和分析公司。我们需要为业务同事和合作伙伴（bàn）提（tí）供完整的解决方案，因此这让人确（què）信我（wǒ）们（men）正在（zài）共同开发（fā），共同（tóng）学习，而（ér）且我（wǒ）们正（zhèng）在互相（xiàng）提（tí）升。
影（yǐng）响里（lǐ）的各种例（lì）子
美国电话电报公司的大数（shù）据高级副总（zǒng）裁Victor Nilson：我们始（shǐ）终从（cóng）客户体（tǐ）验入手（shǒu）。这才是最重要的。现在，在（zài）我们的客户服务中心，我们（men）有大量非常复杂的产品。即使是简单的产品，有时也会（huì）有非常复（fù）杂的潜在问题或解决（jué）方案，因此工作流程也非常复杂。那么，每次有（yǒu）互（hù）动产生时，我们（men）如何（hé）同（tóng）时（shí）为客户（hù）服务和简（jiǎn）化流程?
我们已经使用大数据技（jì）术来分析所有不同的排列（liè）组（zǔ）合以增强体验，从而更（gèng）快地（dì）解决或（huò）改善特定情况。我们消除了复（fù）杂性（xìng）并将其变成（chéng）简单且可操作的东西。同时，我（wǒ）们（men）可（kě）以分（fèn）析这些数据，然后反过来说：“在这（zhè）种特殊（shū）情（qíng）况下，我（wǒ）们（men）是否要主（zhǔ）动优化网络（luò）”?因（yīn）此（cǐ），我们不仅针对客户服务而且针对网络进行了优化，然（rán）后将这个因（yīn）素也（yě）结（jié）合（hé）进来（lái）。
Vince Campisi：我（wǒ）将向你提供一个（gè）内部视角（jiǎo）和一个外部视角。内部视角的例子就是（shì）我们在（zài）所（suǒ）谓的启用数字（zì）化方（fāng）面正（zhèng）在做大量（liàng）工（gōng）作（zuò）——你如何（hé）将（jiāng）工程，制（zhì）造（zào）与维修产品联系起来。在这个方法里（lǐ），我们将重点关注出色的工厂（chǎng）。以驱动供应链优化为例，我们（men）已（yǐ）经能够控制60余种与直接材料采购相关的大量信息（xī），利用分析来（lái）研究各种新（xīn）关系（xì）并使（shǐ）用机器学习来发现效率（lǜ），即（jí）我们采购（gòu）用于产品生产的直接材（cái）料的方法（fǎ）的效率。
外部视角的例子是（shì）我们如何利用分析来切（qiē）实使各种资产（chǎn）发（fā）挥更大的效用（yòng）。我们称之为资产绩效管理。我们已经开始（shǐ）为数字（zì）产业提供（gòng）支持（chí），例如数字化风力发电场，在这里，你可以利用（yòng）分析来（lái）帮机器进行自我优化。因此，你可以帮助使用同一（yī）股风能（néng）的发电（diàn）供应商，而且你还可以通过使涡轮（lún）机倾（qīng）斜（xié）适当的角度并了解它（tā）们如何优化风能水平，我（wǒ）们（men）证明，我们可以用等量风能提升多达10%的功率。这是利用分析帮客户（hù）从（cóng）现有资（zī）本（běn）投（tóu）资中获得更（gèng）高收益和更高生产率（lǜ）的一个例子。
赢得人才（cái）之战
Ruben Sigala：分析（xī）人才的竞争非（fēi）常激烈。留（liú）住组（zǔ）织内部的人才（cái）库非常困难（nán），如果（guǒ）你（nǐ）将这（zhè）视为核心能力的话，这尤为困难。我们（men）最为关（guān）注的重点是开发一个平（píng）台（tái），这个平台能（néng）够为我们的（de）价值主张发（fā）声，因为这主张（zhāng）对于希望（wàng）在该领域（yù）内（nèi）开始职（zhí）业或维（wéi）持职业的人而言非常（cháng）重（chóng）要。
当（dāng）我们谈论价值主张时，我（wǒ）们会说这样的（de）话——有（yǒu）机会真正影响业务（wù）成果，进行（háng）广泛的（de）分析练习，这些练习常常使人（rén）犯（fàn）难（nán）。但是，总的来说（shuō），要成（chéng）为组织（zhī）的一（yī）部分，这一部分将价值主张视为自身在市场中（zhōng）参与竞（jìng）争的（de）关键部分，然后（hòu）定期执行。在某种（zhǒng）程度上，要做到这一点，你必须制定优秀的培训（xùn）计划（huá），而且必须与高级团队进行非（fēi）常特（tè）殊的互动。而且，你还必须成为（wéi）实际驱动公司战略的组织成员。
MurliBuluswar：我发现，着重研究各个基本（běn）面，比如科学为什么会诞（dàn）生，我们的（de）抱负（fù）是（shì）什（shí）么以（yǐ）及成为该团队（duì）的（de）一部分将如何影响（xiǎng）团队成员的职业发展，这一切对吸引我们（men）所关注的高素质人（rén）才具有（yǒu）深远的（de）意义（yì）。当（dāng）然，随之而来的是更艰辛的部（bù）分，即日复一日（rì）地履行这（zhè）样的承诺。
金钱固（gù）然很重要（yào）。我的金钱观就是，我（wǒ）希望（wàng）成（chéng）为（wéi）前（qián）25%的人（rén）;但（dàn）我并不想成为塔（tǎ）尖（jiān）1%的人（rén）。因为无（wú）论你处（chù）在（zài）什么位置，大多数人(尤其是（shì）从（cóng）事数（shù）据科学工作的人)只要选择（zé）采（cǎi）取实际行动，他们都可以（yǐ）将薪酬提高20%至30%。我的目的（de）不是要缩（suō）小这种差距，而是创造一种环境和一种文化（huà），在这种（zhǒng）环境和文化氛围中，他们发（fā）现自己正（zhèng）在（zài）学习;他们发现自己正在研（yán）究对公司，行业乃至整个（gè）社会都产生广泛影（yǐng）响（xiǎng）的问题;他们是一支充满活力的团队的一部分，这个团队的（de）灵感来自（zì）于自（zì）身存在的原因以（yǐ）及它（tā）如何定义成功。对我而言，专注于这（zhè）一点绝（jué）对（duì）是吸引我（wǒ）所（suǒ）需要的人（rén）才的关键要素，就此而言（yán），其他（tā）任（rèn）何人也（yě）需要这样的关键因素。
培养合适的专业知识
Victor Nilson：人才（cái）很重要，对吧（ba）?你必须具（jù）备（bèi）数据，显然（rán），美国（guó）电话（huà）电（diàn）报公司拥有海量数据。但是没有人（rén）才，数据就（jiù）毫无意义。人（rén）才（cái）是（shì）一个竞争优（yōu）势。合适的人才能发现合适的（de）技术;合适的人才能解决（jué）各（gè）种（zhǒng）问（wèn）题。
我们在一定程度（dù）上为开源（yuán）社（shè）区中很多新兴技术的开（kāi）发做出了（le）贡（gòng）献。我们可以使用实验室（shì）里遗留的各（gè）种先（xiān）进技术，我们（men）还有新兴的（de）硅谷（gǔ）。但是，我们在（zài）全国各（gè）地也拥有主（zhǔ）流人才，我们拥有高级工程师，我们（men）拥有大大小小（xiǎo）的管理人员（yuán），我（wǒ）们（men）同（tóng）时也希望（wàng）进一步培养他们的（de）才能。
因（yīn）此，仅今（jīn）年一年（nián），我们就（jiù）提供了50000多个与大数据相（xiàng）关（guān）的培训课（kè）程。我们正在继续发展。这是（shì）一个完整的连续体（tǐ）。这可能只是一（yī）个为期一周的训练营，或者可能是高级的（de），博（bó）士级别（bié）的数据科学。但是，我们希望继续为在这方面有天赋（fù）和兴趣的（de）人培（péi）养这种才能。我们希望确保他们能（néng）够发展各种技能，然后将这些技能与工具结合（hé）起来，从而将生产力最大化。
ZoherKaru：在任何数据和分析过程中，人才都是至关重（chóng）要的。我认为，仅凭分（fèn）析方面的人才还不足（zú）以解决问题。我们（men）不能用技（jì）能（néng）单一的人。我扩（kuò）建组织的（de）方（fāng）式是找博学多才的人。比如某人主修分析，但（dàn）可以辅修营（yíng）销战略。因为（wéi）如果你没（méi）有学过（guò）辅修（xiū）课程，你（nǐ）怎么与（yǔ）组织（zhī）的其他部门进行（háng）沟通（tōng）呢?另外（wài），举个（gè）例子，纯（chún）数据科学家将（jiāng）无（wú）法与数（shù）据库管理员对话（huà），而（ér）数据库管理员（yuán）又无（wú）法与市场研究人员（yuán）对话，市场研究人（rén）员又无法与电子邮件（jiàn）渠（qú）道的负（fù）责人对话。你必须根据可扩展的（de）分析（xī）做出合（hé）理的业务（wù）决策。
