調研機構Forrester公司發現74%的公司表示希望采用“數據驅動”策略，但許多公司并非如此。Forrester公司調查的企業中只有29%表示他們擅長將數據與實踐聯系起來。而大數據收集和數據驅動業務之間存在很大障礙：從大量數據中做出可操作的決策需要花費大量時間和精力。

 

大數據可以對企業產生重大影響，但前提是企業需要了解數據的含義，并根據這種理解采取行動。了解大數據的方式有三種：報告、分析和可操作的分析。每種數據學科都相互依賴，在每個階段都增加了洞察力和價值。

 

 

 

簡單的數據報告是了解企業業務如何運轉的重要方法。報告是企業開始了解他們從客戶收集的數據所需的基準工具。

 

報告工具將大數據組織成易于理解的摘要，以便工作人員可以監控業務的不同區域。通常這些是一組預定義報告，提供操作輸入并由服務和運營團隊使用。

 

 

數據分析工具使報告進行更進一步的分析。分析工具不是簡單地讓工作人員輕松觀察數據，而是將大數據的數據海洋轉變成為具有洞察力的結論。

 

與報告工具一樣，分析工具需要工作人員了解他們正在尋找的內容，但分析工具開始比較和分析報告和趨勢，以便提供有關不同業務流程如何相互影響和寶貴見解。

 

這種洞察力和商業價值的結合使得分析工具成為管理者和工作人員的強大解決方案，他們試圖了解趨勢如何影響他們的運營。良好的分析工具允許具有使命的管理人員了解業務流程的執行情況，并確定應采取哪些步驟來實現下一個目標。

 

 

基于其報告和分析對應物，可操作的分析工具使大數據具有吸引力。可操作的分析工具采用主動監控、預定義變量和警報閾值，自動將通知和操作推送給管理人員和工作人員。

 

該定義以其名稱命名。可操作的分析采用分析工具創建的報告和見解，并將其轉化為可操作的結果。激勵行動的見解對于企業而言通常比只是回答問題的洞察更有價值。如果工作人員希望通過數據實際更改業務的任何內容，則工作人員需要在使用報告和分析工具時解釋和分析數據報告。可操作的分析會自動將該分析放在重要的位置，并根據預定的閾值向用戶發出潛在的變化警報。這可以在危機發生之前預防危機，也可以指出需要特別關注或采取行動的關鍵變革。

 

激勵行動的見解對于企業來說通常比只是回答問題的洞察力更有價值。企業可以采用所有三個階段的數據分析，為企業提供成功所需的信息。行業廠商的可操作分析套件自動為管理人員提供他們做出決策所需的趨勢分析和客戶統計數據，為運營管理人員提供服務運行方式的實時報告，業務管理人員提供趨勢分析和業務相關報告，以及企業管理人員能夠定義警報和操作的閾值。當所有三個階段得到適當利用時，大數據將充分發揮其潛力。就其本身而言，大數據可能是壓倒性的信息海洋，而采用開發工具，企業可以了解數據流，并對數據提供的結論采取行動。

 

 

企業的目標是不斷創新并突破技術極限。大數據分析的下一步是開發更先進的工具。人工智能(AI)即將徹底改變數據分析。雖然可操作的分析能夠將正確的趨勢和結論放在平臺上，以便管理人員輕松理解并做出決策，但配備人工智能的數據分析將幫助企業發現他們甚至沒有想到的數據趨勢。

 

人工智能和機器學習集成將不斷測試和發現新的變量和數據集，以獲得信息和形成結論，而無需人工分析。

 

大數據技術的所有三個階段都有助于企業了解客戶。即將到來的人工智能創新浪潮將進一步加深人們對數據的理解，自助服務平臺將迎來更加廣泛的應用潮流，將企業與前所未有的可操作分析和見解聯系起來，為消費者提供卓越的客戶體驗。