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主導(dǎo)2019年的4個數(shù)據(jù)分析趨勢

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是一個不斷變化的領(lǐng)域。隨著企業(yè)繼續(xù)大量投資于分析以支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型,掌握最新趨勢對于確保企業(yè)在未來數(shù)月和數(shù)年內(nèi)采用成功所需的分析策略至關(guān)重要。

企業(yè)會考慮利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分嗎?自動化、回歸基礎(chǔ)的方法,以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化可能是關(guān)鍵因素。

數(shù)據(jù)分析是一個不斷變化的領(lǐng)域。隨著企業(yè)繼續(xù)大量投資于分析以支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型,掌握最新趨勢對于確保企業(yè)在未來數(shù)月和數(shù)年內(nèi)采用成功所需的分析策略至關(guān)重要。

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今年2月,研究機(jī)構(gòu)Market Research Future公司預(yù)測,從今年到2023年,全球數(shù)據(jù)分析市場的復(fù)合年增長率將達(dá)到30.8%,2023年市場規(guī)模將達(dá)到776.4億美元。德勤公司中央創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)趨勢感知項(xiàng)目的總經(jīng)理、德勤最近發(fā)布的“轉(zhuǎn)向數(shù)字成熟度報告”的合著者David Schatsky表示,數(shù)據(jù)分析投資不斷增加的核心是成為數(shù)字化企業(yè)的動力。

Schatsky說,“數(shù)字化企業(yè)是一個不斷發(fā)展的企業(yè),總是尋求應(yīng)用和最大化數(shù)字技術(shù)的價值,以重塑自己,重塑提供給市場的產(chǎn)品,如何將這些產(chǎn)品交付給市場,以及如何運(yùn)營。數(shù)字化企業(yè)是我們認(rèn)為通過有效利用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)而不斷發(fā)展的企業(yè)。”

對于希望通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)的組織而言,在未來幾個月需要關(guān)注以下四種分析趨勢。

1.數(shù)據(jù)公民的崛起

隨著組織向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變,大多數(shù)專家和行業(yè)觀察者都認(rèn)為,采用這項(xiàng)技術(shù)雖然不容易,但卻是最簡單的元素。圍繞數(shù)據(jù)改變文化和組織思維方式及其有效使用通常最具挑戰(zhàn)性。

“數(shù)據(jù)中最重要的部分是人。”咨詢機(jī)構(gòu)Carruthers and Jackson公司的主管Caroline Carruthers說。他曾擔(dān)任Network Rail公司首席數(shù)據(jù)官,也是《如何顛覆、創(chuàng)新并領(lǐng)先于競爭對手》這篇闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的文章的共同作者。他說,“組織需要了解對數(shù)據(jù)和信息做些什么,并且在數(shù)字化轉(zhuǎn)型達(dá)成一致意見。”

Gartner公司業(yè)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)的研究副總裁Rita Sallam對此表示贊同。

Sallam說,“文化對任何企業(yè)來說都是一個巨大的挑戰(zhàn):變革管理、文化素養(yǎng)。企業(yè)是否有足夠擁有文化的勞動力,能夠通過這些新技術(shù)獲得現(xiàn)在提供給他們的見解,并能夠采取行動。”

德勤公司的Schatsky補(bǔ)充說,為了掌握數(shù)據(jù),組織必須在業(yè)務(wù)線中灌輸一種思維模式,無論何時企業(yè)面臨決策或采取行動,負(fù)責(zé)人都應(yīng)考慮是否有數(shù)據(jù)可以幫助業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)更智能或更好的目標(biāo)。

Schatsky說,“這需要改變思維方式。為了使其普及,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層必須集中精力,并在整個組織中發(fā)揮作用。”

因此,他們認(rèn)為,企業(yè)將越來越關(guān)注于推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維方式,以及在整個組織中對基本數(shù)據(jù)概念的流暢性。

然而,商業(yè)分析咨詢機(jī)構(gòu)A4A Brown公司的總裁、Meta S. Brow警告說,企業(yè)的做法不要過猶不及。

Brown說:“我認(rèn)為,在期望執(zhí)行經(jīng)理成為分析專家的程度有很大的限制。而他們熟悉術(shù)語可能是合理的。”

Brown以律師行業(yè)為例。預(yù)計(jì)律師管理團(tuán)隊(duì)將了解他們必須遵守的最重要的法律,并且應(yīng)該能夠了解合同,但他們不會就復(fù)雜的法律問題提供建議。她說,同樣的想法在分析方面也適用。

她說,“我認(rèn)為在數(shù)據(jù)分析中增加高管的等級,或者為自己進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是不合理的。我認(rèn)為,人們在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析方面對他們的期望非常低。作為分析專家,我們的工作就是通過整個流程更好地與他們合作,我們的責(zé)任是將他們所說的業(yè)務(wù)信息轉(zhuǎn)化為分析術(shù)語。”

2.回到分析的基礎(chǔ)

在過去幾年中,圍繞分析的對話越來越多地集中在尖端技術(shù)上,如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及其他人工智能元素。專家表示,雖然這些領(lǐng)域?qū)⒃谖磥韼啄昀^續(xù)引起很多關(guān)注,但許多組織將重新回歸基礎(chǔ),并從不太先進(jìn)的分析中獲得更多的實(shí)用性。

Brown說:“我參加過很多行業(yè)大會,也閱讀了大量文章,發(fā)現(xiàn)人們談?wù)摰氖撬麄兛赡芟胂蟮玫降淖顝?fù)雜的數(shù)學(xué),但他們卻還沒有真正充分利用簡單數(shù)學(xué),這讓我非常震驚。如果美國的每一家企業(yè)都能徹底利用統(tǒng)計(jì)數(shù)字的數(shù)據(jù),那么我們的經(jīng)濟(jì)將會蓬勃發(fā)展。”

Carruthers對此表示認(rèn)同。她說,“很多人對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用感到興奮,認(rèn)為必須做所有這些事情,卻忘記了組織實(shí)際上從分析中獲得了大量價值。”

Carruthers認(rèn)為,隨著組織將分析投入生產(chǎn),并尋求真正從他們的分析工作中獲取價值,他們將再次更加重視通過更基本的分析和報告功能可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

3.自動化變得更加重要

然而,數(shù)據(jù)日益復(fù)雜以及處理和分析數(shù)據(jù)所需的東西意味著自動化在未來幾年將變得更加重要。

Sallam說:“從類型和成功所需的分析來看,越來越復(fù)雜的數(shù)據(jù)確實(shí)使當(dāng)前人工方法不堪重負(fù)。因此,幾乎在數(shù)據(jù)管理和分析內(nèi)容開發(fā)的每一個方面,從上到下,整個堆棧都在利用自身來自動化分析過程,自動化可以使我們從這些系統(tǒng)獲取信息,并以優(yōu)化的方式進(jìn)行操作。”

Schatsky對此表示贊同,并指出,實(shí)現(xiàn)自動化的主要原因在很大程度上是由于缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的其他成員。

Schatsky說,“許多數(shù)據(jù)科學(xué)家表示,他們將大約80%的時間花在繁瑣和重復(fù)的任務(wù)上,如數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、功能工程、選擇算法。人們發(fā)現(xiàn)的很多事情都可以在某種程度上實(shí)現(xiàn)自動化。這并不意味著數(shù)據(jù)科學(xué)家將因?yàn)楸粰C(jī)器取代而失去工作。這意味著工作效率可以提高五倍,這意味著一家擁有兩名數(shù)據(jù)科學(xué)家的企業(yè)如果實(shí)現(xiàn)自動化,就可以像擁有10名數(shù)據(jù)科學(xué)家那樣高效。”

4.組織將越來越多地利用第三方數(shù)據(jù)

Schatsky表示,擁有更高級分析程序的公司將在未來幾年內(nèi)更多地利用第三方數(shù)據(jù)。

Schatsky說,“能夠有效地利用第三方數(shù)據(jù)將會清除數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清理以及所有這些方面的正常技術(shù)障礙。它包括企業(yè)需要發(fā)展的更多面向市場的能力:不斷掃描環(huán)境以了解哪些數(shù)據(jù)源可用,促進(jìn)評估這些數(shù)據(jù)源以生成數(shù)據(jù)的簡化過程,包括合同和法律問題以及風(fēng)險審查。這是企業(yè)真正應(yīng)該培養(yǎng)和投資的能力。”

Schatsky表示,以供應(yīng)鏈管理為例,經(jīng)營供應(yīng)鏈的公司在過去可能通過跟蹤其供應(yīng)商的行為來管理風(fēng)險:他們交貨的時間,他們交付的產(chǎn)品達(dá)到或未達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的頻率等等。

“這是一種低級供應(yīng)鏈風(fēng)險管理。”Schatsky說。更復(fù)雜的組織可能已經(jīng)采用了上一代第三方數(shù)據(jù),如信用評級信息,以幫助確定與供應(yīng)商或客戶合作的風(fēng)險。

他表示,如今,擁有更復(fù)雜分析功能的組織正在尋求包括第三方數(shù)據(jù)(如天氣預(yù)報)來完善其風(fēng)險評估:例如該組織在易受天氣影響的地區(qū)是否有供應(yīng)商?或者他們可能會將社交媒體的數(shù)據(jù)包括進(jìn)來,以幫助他們找到需求變化模式的線索。如果社交媒體的指標(biāo)顯示某一產(chǎn)品的需求正在飆升,那么該組織是否應(yīng)該增加對這些產(chǎn)品原材料的采購?

他說:“這是企業(yè)致力追求的卓越水平。”

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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