數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在推動(dòng)新的商業(yè)模式——推動(dòng)總收入增長(zhǎng)的粘性價(jià)值主張，以及大量?jī)?yōu)化運(yùn)營(yíng)成本的機(jī)會(huì)。在新興經(jīng)濟(jì)體中，顛覆者和被顛覆者之間的新興競(jìng)爭(zhēng)發(fā)掘了數(shù)據(jù)的價(jià)值，這些遍布在現(xiàn)有客戶名單中的的數(shù)據(jù)正在成為大型企業(yè)的新的價(jià)值驅(qū)動(dòng)力。因此，到2018年，我們將看到更多企業(yè)希望以這種數(shù)據(jù)貨幣賺錢。

 

成功的往往是這些公司——它們知道如何準(zhǔn)備用于消費(fèi)的數(shù)據(jù)，并使用深度統(tǒng)計(jì)推理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)更明智的見(jiàn)解。然后，它們知道如何通過(guò)主動(dòng)的推動(dòng)將這些見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為行動(dòng)——在流程的恰當(dāng)階段、恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間提供恰當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)。我們來(lái)探討一下公司如何充分利用數(shù)據(jù)，應(yīng)用分析和人工智能(AI)來(lái)產(chǎn)生真實(shí)的、有影響力的洞察，然后在組織中推動(dòng)有意義的變革。

 

 

好的開(kāi)始是成功的一半。高效的分析策略要處理的不僅僅是數(shù)據(jù)和見(jiàn)解——它包括人員、流程和變革管理。我們經(jīng)常看到，那些沒(méi)有投資于更廣泛的，使分析成為業(yè)務(wù)核心的企業(yè)未能充分利用這些奇妙的洞察。行業(yè)證據(jù)清楚地表明，基于分析的，業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的卓越中心能實(shí)現(xiàn)的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于分析小組所能實(shí)現(xiàn)的價(jià)值。

 

如果我們直入分析工作的核心，它始于數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——通過(guò)所需的數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)思考，并做出深思熟慮的選擇，這些選擇能確保流程和技術(shù)系統(tǒng)地捕獲數(shù)據(jù)。例如，我們看到電梯公司現(xiàn)在可以采集負(fù)載并在一天中的不同時(shí)間停下來(lái)，以便他們可以提供更好的用戶體驗(yàn)——我們以前從未捕獲過(guò)的數(shù)據(jù)。或者，制造商從飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)上的傳感器獲取數(shù)據(jù)，以便優(yōu)化資產(chǎn)維護(hù)。將具有戰(zhàn)略重要性的新數(shù)據(jù)與來(lái)自內(nèi)部和外部資源的其它現(xiàn)有數(shù)據(jù)相結(jié)合，這樣可以創(chuàng)建可供企業(yè)利用的豐富的大數(shù)據(jù)。

 

 

數(shù)據(jù)工程是分析實(shí)踐的基礎(chǔ)，它還涉及數(shù)據(jù)架構(gòu)(發(fā)現(xiàn)、理解、采購(gòu)和容納數(shù)據(jù));數(shù)據(jù)編排(攝入、清理、轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一數(shù)據(jù));和數(shù)據(jù)治理(主數(shù)據(jù)管理，安全性和起源)，使其能夠運(yùn)行建模技術(shù)以提供業(yè)務(wù)洞察。

 

此外，人工智能方面的新進(jìn)展也開(kāi)啟了隱藏在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的有價(jià)值的信息。這是存放在電子郵件、PDF和其它文件中的信息，自然語(yǔ)言處理(NLP)和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)算法現(xiàn)在可以將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以供使用。因此，以前必須由人類閱讀的文檔現(xiàn)在可以自動(dòng)訪問(wèn)、嵌入這些文檔的數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以用來(lái)運(yùn)行分析。例如，我們看到銀行使用人工智能來(lái)讀取資產(chǎn)負(fù)債表，并動(dòng)態(tài)地獲取貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)。我們看到企業(yè)動(dòng)態(tài)地讀取采購(gòu)合同并自動(dòng)將其與發(fā)票進(jìn)行核對(duì)。

 

 

數(shù)據(jù)一旦面向消費(fèi)，就可以使用各種統(tǒng)計(jì)推斷技術(shù)。不斷擴(kuò)大的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域現(xiàn)在為優(yōu)化、分類或聚類提供了一些非常成熟的技術(shù)，這些技術(shù)都有助于預(yù)測(cè)結(jié)果。優(yōu)化可以讓工業(yè)制造公司預(yù)測(cè)最接近高端機(jī)器資產(chǎn)的備件的最佳布置辦法。分類使保險(xiǎn)公司得以快速查看傳入的理賠請(qǐng)求并對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)交以實(shí)現(xiàn)快速補(bǔ)救。聚類可以讓銀行通過(guò)更準(zhǔn)確地檢測(cè)異常情況來(lái)檢測(cè)欺詐和反洗錢。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)算法近年來(lái)發(fā)展迅速，特別是通過(guò)開(kāi)發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。計(jì)算能力也有所提高，所以現(xiàn)在可以更快地訓(xùn)練更大更復(fù)雜的模型。最后，我們捕捉的數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)，培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的能力也在不斷提高，從而使其更適用于商業(yè)用途。

 

這個(gè)快速發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在進(jìn)軍商界。例如，我們正在尋找能夠根據(jù)照片準(zhǔn)確預(yù)測(cè)受損屋頂?shù)木S修成本的機(jī)器，只要這些機(jī)器已經(jīng)接受數(shù)百萬(wàn)張照片和相關(guān)理賠信息的訓(xùn)練。由于提供見(jiàn)解的速度，準(zhǔn)確性和成本變得更加有利，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)正在打開(kāi)全新的商業(yè)模式。

 

 

使分析可操作的關(guān)鍵部分之一是將其與領(lǐng)域知識(shí)和流程理解配對(duì)。情境化(contextualization)和提煉(distillation)是數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵，目標(biāo)導(dǎo)向是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。這些最好來(lái)自對(duì)業(yè)務(wù)環(huán)境和發(fā)生在上下游的流程握手(process handshake)的深刻理解。這一切都需要可以添加這些關(guān)鍵組件的合適人員的參與。我們經(jīng)常看到項(xiàng)目表現(xiàn)不佳，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈@個(gè)重要的基礎(chǔ)。

 

 

正如Lisa Morgan最近在InformationWeek上所分享的那樣，“獲得洞察是一回事，而將洞察付諸行動(dòng)是另一回事。”將數(shù)據(jù)和分析轉(zhuǎn)化為可以使企業(yè)發(fā)展壯大，產(chǎn)生差異化的行動(dòng)至關(guān)重要。做這種事的其中一個(gè)方法是通過(guò)助推。助推理論(nudge theory)是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家Richard Thaler于2008年發(fā)展出來(lái)的，他在去年10月獲得了諾貝爾獎(jiǎng)。企業(yè)利用分析和智能用戶體驗(yàn)就可以推動(dòng)或引導(dǎo)員工和消費(fèi)者做出與其目標(biāo)相一致的特定決策。在某些方面，這類似于在下一個(gè)路口獲得谷歌地圖的信息——助推——將基于目的地路線規(guī)劃和預(yù)期交通的背景中的重要分析具體化，并將其簡(jiǎn)化為簡(jiǎn)單的助推：左轉(zhuǎn)。

 

我們?cè)賮?lái)舉一個(gè)在財(cái)富管理中實(shí)施的有效分析戰(zhàn)略的例子。假如一位客戶三年前發(fā)送了一封電子郵件，他要求推遲預(yù)約，因?yàn)樗c兒子的中學(xué)畢業(yè)典禮在時(shí)間上有沖突。這封電子郵件和幾百萬(wàn)其它郵件一起封存在公司的檔案中。三年后，通過(guò)分析和自然語(yǔ)言處理，來(lái)自此電子郵件的信息可用來(lái)推動(dòng)財(cái)務(wù)顧問(wèn)聯(lián)系客戶，并向客戶的兒子推薦車險(xiǎn)，因?yàn)樗颠m駕年齡。明智地使用分析可以為客戶的需求提供預(yù)測(cè)模型。但是，使這一切成為現(xiàn)實(shí)的是，在正確的時(shí)間、用正確的背景信息來(lái)推動(dòng)合適的人選(財(cái)務(wù)顧問(wèn))。

 

總而言之，要充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值獲利或賺錢，業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者就必須從正確愿景著手——以分析為后盾來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)。然后，在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和架構(gòu)，數(shù)據(jù)工程，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面發(fā)展強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。最后，使用領(lǐng)域知識(shí)和流程洞察，將這些洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。

 

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