保險、金融服務(wù)、零售等行業(yè)使用預(yù)測性分析已經(jīng)十多年了，但其他行業(yè)才剛剛開始。預(yù)測性分析現(xiàn)在正被用于支持日常業(yè)務(wù)運(yùn)營和決策制定。那些能夠有效使用預(yù)測性分析的公司能夠獲得前瞻性洞察，讓他們有能力發(fā)現(xiàn)新業(yè)務(wù)機(jī)會，并加速創(chuàng)新。

那么問題來了：為什么沒有更多企業(yè)這樣做？很多企業(yè)只是不知道從何處下手。不過，雖然商業(yè)領(lǐng)袖們認(rèn)同數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在下一個10年的重要性，他們?nèi)匀皇苤朴谛畔⑦^載，對如何從所擁有的數(shù)據(jù)中得出可操作的洞察而感到困惑。

雖然困難，但大數(shù)據(jù)和分析還是要用。Capgemini最新的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，65%的受訪者認(rèn)為，如果他們不擁抱大數(shù)據(jù)，就會面臨在市場中出局的風(fēng)險。到底怎么做？下面這些提示或許會對你有幫助：

聚焦，在某處從零開始

無用數(shù)據(jù)是占數(shù)據(jù)的大多數(shù)。通過區(qū)分這些數(shù)據(jù)，可縮減數(shù)據(jù)的范圍，并找到正確的開始位置。Capgemini的研究指出，大數(shù)據(jù)成功的首要指導(dǎo)原則是聚焦能支持主要業(yè)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的解決方案。根據(jù)組織的具體情況，聚焦點(diǎn)可能是市場規(guī)劃、賬戶智能和運(yùn)營優(yōu)化等。

市場規(guī)劃。要想發(fā)現(xiàn)正確、合適的市場機(jī)會，需要模擬將業(yè)務(wù)表現(xiàn)數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)融合的場景，以確定誰最有可能采取購買行為，這樣就可以做到有的放矢，最有效地部署資源。

賬戶智能。誕生于互聯(lián)網(wǎng)的消費(fèi)者品牌，例如Amazon或阿里巴巴，擅長市場分析，如分析客戶的購買行為并發(fā)現(xiàn)他們接下來可能買什么。這在B2B領(lǐng)域是相對較新的。某個購買行為可能伴隨哪些購買行為發(fā)生，你可以確定哪個賬戶最具購買傾向。零售商將之用于促銷和提供有針對性的推薦。B2B公司也可使用內(nèi)部和外部工具進(jìn)行這樣的分析。

運(yùn)營。問你自己這個問題：哪些你的日常運(yùn)營業(yè)務(wù)可以更智慧地完成？例如，在EMC，我們注意到，跟銷售代表打電話尋找新的商業(yè)機(jī)會相比，更多機(jī)會存在于合同續(xù)約。所以我們通過分析幫助銷售人員找到價值最高的續(xù)約機(jī)會，讓他們優(yōu)先考慮和處理。

收集正確的數(shù)據(jù)。有些人認(rèn)為，擁有最多數(shù)據(jù)的企業(yè)將獲勝。我的經(jīng)驗(yàn)是，擁有正確、合適數(shù)據(jù)更容易勝出。啟動分析功能時，數(shù)據(jù)源的質(zhì)量必須處于最高優(yōu)先級。應(yīng)該從小處收集正確的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)。

雇對的人，設(shè)立合適的標(biāo)準(zhǔn)

每天和數(shù)據(jù)打交道的數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們非常重要。分析團(tuán)隊要由不同角色組成，并具有廣泛技能，包括數(shù)據(jù)官、分析師、工程師、科學(xué)家和顧問。

構(gòu)建數(shù)據(jù)團(tuán)隊時，有三至四個角色是需要考慮的：首先，數(shù)據(jù)分析師，他應(yīng)該熟諳如何抽取數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為面向既定目標(biāo)的數(shù)據(jù)；其次是數(shù)據(jù)工程師，他應(yīng)該知道數(shù)據(jù)是如何被捕獲的，位置在哪個服務(wù)器上，需要什么樣的工具抽取數(shù)據(jù)用于分析；再次是數(shù)據(jù)科學(xué)家，他應(yīng)該能基于數(shù)據(jù)創(chuàng)建配置文件或進(jìn)行聚類分析；最后是專家或顧問，他們能將發(fā)現(xiàn)應(yīng)用情景，并為高層決策者提供令人信服的建議。

管理組織變革

將分析納入決策制定流程并不能總受帶各利益相關(guān)者的歡迎。通過采用以下方式讓利益相關(guān)者更容易接受新的方式：

鼓勵參與——試點(diǎn)項(xiàng)目和核心小組可在構(gòu)建分析功能的過程中幫助利益相關(guān)者。應(yīng)該讓利益相關(guān)者從早期就開始參與是驅(qū)動變革的極大鼓舞。

啟發(fā)并通知——即便是最復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，也是基于一些基本的數(shù)據(jù)原則的。展現(xiàn)部分或所有預(yù)測模型組件帶來的是透明性，透明度讓人信任，信任會讓人采用。

Capgemini研究重申了在此階段賦予員工洞察的需求。例如，由于他們要與客戶保持的長期關(guān)系，銷售代表是最可能對基于數(shù)據(jù)的決策表示懷疑的群體。通過開展允許銷售代表提供反饋意見的試點(diǎn)項(xiàng)目，通過核心小組收集洞察，并和內(nèi)部的關(guān)鍵用戶進(jìn)行討論，你就能有所進(jìn)步。當(dāng)然，要向他們展示數(shù)據(jù)。

激勵鼓舞，行動并組織起來

每天，我都和那些渴望開啟分析之旅的公司的管理層和同行對話。關(guān)于從哪里開始這個問題，我的建議是：從你已經(jīng)知道并擁有數(shù)據(jù)的地方開始構(gòu)建。

如果你還不知道從哪里開始，考慮下大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)價值吧：數(shù)量、種類和速度。問問自己，如果我能更有效地分割業(yè)務(wù)會怎樣？如果我能更頻繁地獲得這些更新會怎樣？如果我能擁有更多趨勢性信息會怎樣？ 如果你能回答這其中的任何問題，靈感就會出現(xiàn)。