許娓瑋

在全球一體，瞬息萬變的今天，企業(yè)管理者們必須更快地做出艱難的決定。一些管理者開始用分析數(shù)據(jù)來尋求關(guān)于客戶、運(yùn)營、風(fēng)險等方面的線索。“在過去的12個月里，中國商業(yè)分析管理者們對大數(shù)據(jù)計(jì)劃產(chǎn)生了越來越濃厚的興趣，但由于在商業(yè)分析這個角色領(lǐng)域的技能短缺，使得許多人仍沒有做好準(zhǔn)備迎接這個挑戰(zhàn)?！?/p>

Gartner研究總監(jiān)Daniel Yuen認(rèn)為。在大數(shù)據(jù)時代，對于許多企業(yè)高管以及商業(yè)用戶而言，如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)成功實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)已經(jīng)成為一個重要問題，商業(yè)分析管理者們因此肩負(fù)重任，需要盡快將大數(shù)據(jù)整合進(jìn)現(xiàn)有戰(zhàn)略、技術(shù)路線圖以及提議的組織架構(gòu)中。那么，中國的商業(yè)分析管理者如何準(zhǔn)備迎接大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)專家的定位，Gartner給出以下一些建議：

商業(yè)分析管理者

應(yīng)具備大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識

這里面包括：最佳實(shí)踐（Best Practices），架構(gòu)（Frameworks）以及從概念驗(yàn)證（POC）中學(xué)習(xí)。雖然企業(yè)高管和商業(yè)用戶們對大數(shù)據(jù)充滿了興趣，但他們往往對大數(shù)據(jù)技術(shù)在何時、何處、如何達(dá)到最佳的效果缺乏全面的認(rèn)識。商業(yè)分析管理者們則充當(dāng)解答大數(shù)據(jù)基本問題的專家，如：大數(shù)據(jù)的定義、規(guī)模和覆蓋范圍、應(yīng)用案例和技術(shù)限制，以及最佳收益所需的產(chǎn)品類型、成熟度和企業(yè)準(zhǔn)備程度、所需流程和架構(gòu)調(diào)整。

商業(yè)分析管理者應(yīng)拓展一系列融會貫通的大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，通過戰(zhàn)略研究了解不同的應(yīng)用案例和可能性，架構(gòu)需求、基本技術(shù)、最佳實(shí)踐、技術(shù)斷層以及概念驗(yàn)證實(shí)例。

與傳統(tǒng)的相對成熟的商務(wù)智能和分析市場不同，大數(shù)據(jù)市場正在逐漸興起，技術(shù)覆蓋領(lǐng)域廣闊并且成熟度各不相同。商業(yè)分析管理者亦需為業(yè)務(wù)和IT經(jīng)理拓展或選定結(jié)構(gòu)框架方法，以期能夠共同評估大數(shù)據(jù)計(jì)劃對業(yè)務(wù)的影響、識別和驗(yàn)證企業(yè)最佳機(jī)會所需的技術(shù)。這一方法同時也能夠幫助企業(yè)最小化因不確定性對大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)造成的影響。

具備了深入的相關(guān)知識之后，將使利益相關(guān)者、IT、商業(yè)用戶與高管之間關(guān)于大數(shù)據(jù)話題的溝通更為有效，簡明扼要，從而讓高管們對支持和批準(zhǔn)相關(guān)預(yù)算具備信心。

調(diào)配資源建立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目小組并后續(xù)計(jì)劃整合商業(yè)分析團(tuán)隊(duì)

企業(yè)將從聚焦行業(yè)的解決方案中獲得最多收益，因?yàn)槠髽I(yè)需要的是特定問題的特定答案，而非需要耗費(fèi)時間和精力去開發(fā)與整合的通用工具。然而，在廠商能夠?yàn)榇怪毙袠I(yè)提供綜合打包的大數(shù)據(jù)解決方案之前，仍有一段路要走。在此之前，企業(yè)預(yù)期將自行投入大量的努力，頗多的投資用以咨詢和拓展專業(yè)知識，定制一套適合他們特定需求的技術(shù)。

掌握好成熟度各異的新技術(shù)對采用自下而上的分析方法至關(guān)重要，往往也是從高容量、高速率以及多樣化的龐大混合數(shù)據(jù)中得到的結(jié)論與見解的一種較好的方法。這種分析方法與傳統(tǒng)的自上而下的商務(wù)智能方法大相徑庭，因此商業(yè)分析能夠從小處著手并隨后被大規(guī)模采用。一套合理的方法應(yīng)從小規(guī)模、單獨(dú)的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中調(diào)配資源用來進(jìn)行概念驗(yàn)證（POC），繼而在 取得一些初期項(xiàng)目成功后，計(jì)劃整合既有的商業(yè)分析團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)倉庫團(tuán)隊(duì)以及系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)。

采用跨學(xué)科研究方法，引入服務(wù)提供商外部技能，填補(bǔ)技術(shù)斷層

我們所交流過的大部分商業(yè)智能管理者對數(shù)據(jù)專家這一角色聞所未聞，并且對數(shù)據(jù)專家的職責(zé)或職能認(rèn)識不清。為了充分利用大數(shù)據(jù)和其他先進(jìn)的分析手段，數(shù)據(jù)專家通過挖掘可轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值的數(shù)據(jù)模式來提供至關(guān)重要的業(yè)務(wù)支持。如果沒有數(shù)據(jù)專家，成功實(shí)施大數(shù)據(jù)計(jì)劃的機(jī)會或進(jìn)行先進(jìn)的分析統(tǒng)計(jì)將變得非常艱難。

即使在初具成效后，當(dāng)業(yè)務(wù)情況發(fā)生變化時商業(yè)分析管理者們?nèi)詿o法維持大數(shù)據(jù)或先進(jìn)的分析方法的相關(guān)性，例如：引入新的商業(yè)模式，出現(xiàn)新的競爭者，不斷變化的客戶偏好或新的合規(guī)性要求。管理者們必須探尋新的數(shù)據(jù)源以適應(yīng)新的算法、見解和機(jī)會，避免業(yè)務(wù)負(fù)面影響所帶來的潛在風(fēng)險。

由于數(shù)據(jù)專家人才匱乏，因此組建一個跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)來填補(bǔ)這一角色將更為務(wù)實(shí)且更具戰(zhàn)術(shù)性。該團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)包含商業(yè)用戶、外部顧問以及積極的具備學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)實(shí)踐潛力和義務(wù)的內(nèi)部IT專家。

利用除豐厚待遇之外的其它策略因素吸引合適的候選人

國內(nèi)的企業(yè)在培訓(xùn)和招聘IT以及分析專業(yè)人才方面還不太發(fā)達(dá)，這讓商業(yè)分析管理者多了重重挑戰(zhàn)。企業(yè)需充分利用除豐厚薪資與福利之外其它策略，例如來自高管層的強(qiáng)力支持，長期職業(yè)發(fā)展，學(xué)習(xí)機(jī)會，充滿挑戰(zhàn)的工作環(huán)境，受尊敬的公司品牌和善于分析的企業(yè)文化。這些的因素將吸引到合適的候選人，并能發(fā)現(xiàn)、培養(yǎng)并留住具備相應(yīng)大數(shù)據(jù)專長的人才。