用大数据时别辜负了你的大数据分析法
许多企业投下数百万美元用于大数据、分析法,并雇用数据分析家,但却感到很受挫。无可否认,他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的想法和争论,似乎与过去的类型仍一样,只是他们使用的数据与分析法都比以前好得多。最终的决定可能是更加由数据驱动(data-driven),但组织文化给人的感觉仍然相同。正如一位CIO最近告诉我的,“我们现在可以做实时的分析,那是我在五年前根本无法想象的,但这么所带来的影响力,仍与我的预期差距很远。”
怎么回事?我曾协助《财富》杂志1000大企业举办了几场大数据与分析法会议,并花费大量时间协助一些似乎对投资在分析法上的回报感到很满意的组织,结果一个明确的“数据启发法”(data heuristic)出现了。分析成果为平庸到中等的企业,用大数据和分析法来支持决策;而“分析报酬率”(Return on Analytics,简称ROA)良好的企业,使用大数据和分析法来推动并维持行为的改变。较好的数据驱动分析不仅仅是纳入既有的流程和检讨会,它们还被用来创造及鼓励不同类型的对话和互动。
“要等到管理阶层确认想要改变、并清楚知道影响的行为是什么之后,我们才会去做分析或商业情报的工作,”一位金融服务公司的CIO说。“提高合乎法规的情况和改善财务报告,是很容易获得的成果。但是,这只意味着我们使用分析法去做我们已经做得比以前好的事情。”
真正的挑战是洞察,利用大数据和分析法,以改善解决问题和决策的方式,会掩盖组织里一个现实情况,那就是新的分析法往往需要新的行为。公司人员可能需要作更多分享和协力合作;各部门可能需要设置不同的或互补的业务流程;经理人和高级主管可能需要确保,现有的激励措施不会破坏分析带来的成长机会和效率。
例如,一家医疗用品供货商整合有关“能带来最多利润的客户”和“最赚钱产品”的分析,必须对业务人员与技术支持团队进行完整的再教育,两者都是为了“打扰” 并“教育”客户有关附加价值较高的产品。这家公司了解,这些分析法不应该只是被用来支持现有的销售和服务实务,而应该被视为一种契机,可推动新型的促进式(facilitative)和顾问式(consultative)销售及支持组织。
讽刺的是,大数据和分析法的质量,不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论,始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得最大报酬,以使既有的流程行为(process behavior)更完善,或者改变公司人员的行为。但大致的共识是,最有成效的对话聚焦于分析如何改变行为,而非解决问题。
“我们组织内的大多数人,历史课的表现优于数学课,”一位消费性产品分析主管告诉我。“要让公司人员了解新信息和指标可能会如何改变他们的做事方式,是比较容易的,要让他们了解根本的算法则比较困难……我们好不容易才学到,‘翻墙’(over-the-wall)数据和分析法,不是让我们的内部客户从工作中获得价值的好办法。”
得到正确的答案,甚至是问正确的问题,原来不是拥有高ROA企业的主要关切点。无可否认,数据与分析法的问题、答案,都是重要的。但更重要的是,这些问题、答案及分析法,如何与个人与机构的行为协调一致(或彼此冲突)。有时候,即使是最好的分析法也可能引发适得其反的行为。因此,不要辜负了你的分析法。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20