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      如何將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)成果

      2020-10-15 01:07ThorOlavsrud沈建苗
      計(jì)算機(jī)世界 2020年38期
      關(guān)鍵詞:高管成果驅(qū)動(dòng)

      Thor Olavsrud 沈建苗

      許多企業(yè)組織在努力從數(shù)據(jù)分析中獲得業(yè)務(wù)價(jià)值。據(jù)市場(chǎng)研究公司Gartner聲稱,到2022年,只有20%的分析洞察力有望帶來(lái)業(yè)務(wù)成果。Gartner表示,說(shuō)到人工智能,今年80%的項(xiàng)目將仍“如同煉金術(shù),由一群專家在打理,他們的才能無(wú)法在本組織內(nèi)推廣開(kāi)來(lái)。”

      設(shè)立分析項(xiàng)目或成立分析組織是一回事,從分析中獲得價(jià)值是另一回事。由于新冠疫情嚴(yán)重?cái)_亂了全球各地的經(jīng)濟(jì),許多公司在考慮是否設(shè)立分析和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)時(shí)可能會(huì)密切關(guān)注投資回報(bào)。

      Mike Onders是俄亥俄州克利夫蘭市KeyBank的首席數(shù)據(jù)官、部門(mén)CIO兼企業(yè)架構(gòu)負(fù)責(zé)人,他說(shuō):“這并非關(guān)乎分析,甚至并非關(guān)乎洞察力,而是關(guān)乎影響。如果你無(wú)法帶來(lái)影響,無(wú)異于白白浪費(fèi)時(shí)間?!?/p>

      就這點(diǎn)而言,持續(xù)地關(guān)注業(yè)務(wù)結(jié)果是關(guān)鍵,能夠迅速證明分析可以對(duì)業(yè)務(wù)帶來(lái)影響,而隨后大規(guī)模交付成果也是關(guān)鍵。

      益百利(Experian)的執(zhí)行副總裁兼全球分析和人工智能總經(jīng)理Shri Santhanam說(shuō):“我們實(shí)際上是在進(jìn)行逆向設(shè)計(jì),先從我們希望獲得的具體業(yè)務(wù)成果入手。最終,機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能往往是使我們實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)的工具,但實(shí)際上,我們談?wù)摰?、我們共享的以及我們與客戶共同努力獲得的是一系列更好的成果。”

      分析創(chuàng)造價(jià)值所面臨的障礙

      市場(chǎng)研究公司Forrester的副總裁兼為CIO提供咨詢服務(wù)的首席分析師Brian Hopkins表示,制度性障礙是數(shù)據(jù)分析獲得投資回報(bào)面臨的最大障礙。

      “我們發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題是,CIO的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略將涉及許多業(yè)務(wù)層面的變更、業(yè)務(wù)流程變更、IT部門(mén)之外新的組織結(jié)構(gòu),才能對(duì)數(shù)據(jù)定義和優(yōu)先事項(xiàng)做出決策,并執(zhí)行數(shù)據(jù)隱私策略以及CIO無(wú)法控制但面臨成本的其他事情?!?/p>

      Hopkins表示,許多公司轉(zhuǎn)向CIO,希望他們提供一種能從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的技術(shù)解決方案,卻沒(méi)有看到更宏觀的局面。無(wú)論他們?yōu)榧夹g(shù)編制了多少預(yù)算,可能不得不為廣泛的業(yè)務(wù)變化投入多達(dá)一倍的預(yù)算。

      Hopkins說(shuō):“這些公司對(duì)最終由CIO負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略制定了目光宏遠(yuǎn)的愿景,編制了預(yù)算以購(gòu)置技術(shù)解決方案,它們會(huì)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的成本遠(yuǎn)不止IT方面的,還涉及大量的業(yè)務(wù)變更。這包括流程變更、應(yīng)用程序變更、組織變化管理和激勵(lì)措施變更等。”

      首先,CIO必須與業(yè)務(wù)部門(mén)的利益相關(guān)者建立伙伴關(guān)系。不過(guò)最終,高層領(lǐng)導(dǎo)人必須制訂激勵(lì)措施以促進(jìn)這些伙伴關(guān)系。

      Hopkins說(shuō):“你必須調(diào)動(dòng)業(yè)務(wù)經(jīng)理的積極性,關(guān)注數(shù)據(jù),關(guān)注他們的數(shù)據(jù)如何可以被其他業(yè)務(wù)部門(mén)妥善使用。這不是大多數(shù)CIO輕松揮舞權(quán)杖就能改變的事情?!?/p>

      幾位IT領(lǐng)導(dǎo)人在這里闡明了其企業(yè)組織如何利用數(shù)據(jù)分析帶來(lái)業(yè)務(wù)影響,并為希望將數(shù)據(jù)實(shí)踐轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)成果的人給出了幾點(diǎn)忠告。

      分析方面的責(zé)任

      Onders表示,KeyBank解決這個(gè)問(wèn)題的方法是,使業(yè)務(wù)部門(mén)的利益相關(guān)者與分析團(tuán)隊(duì)緊密合作,并對(duì)他們請(qǐng)求的分析項(xiàng)目取得的業(yè)務(wù)成果負(fù)責(zé)。針對(duì)每個(gè)項(xiàng)目,KeyBank會(huì)設(shè)立一頁(yè)長(zhǎng)的章程,章程概述了公司要取得的成果和評(píng)估該成果的度量指標(biāo),并列出了業(yè)務(wù)發(fā)起人、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人、分析負(fù)責(zé)人、風(fēng)險(xiǎn)負(fù)責(zé)人和技術(shù)負(fù)責(zé)人。

      Onders說(shuō):“這一頁(yè)長(zhǎng)的章程寫(xiě)道‘你關(guān)注的度量指標(biāo)是什么?章程必須列出度量指標(biāo)。如果這些分析技術(shù)將改變某個(gè)方面,什么度量指標(biāo)會(huì)發(fā)生變化?你要對(duì)某個(gè)期限之前的預(yù)期成果負(fù)責(zé)。數(shù)據(jù)分析將如何助你抵達(dá)成功彼岸?這是一種極具進(jìn)取性的指標(biāo)驅(qū)動(dòng)、影響驅(qū)動(dòng)的章程,由高級(jí)業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)人對(duì)此負(fù)責(zé)?!?/p>

      業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)人必須每?jī)蓚€(gè)月提交一份報(bào)告,報(bào)告表明數(shù)據(jù)分析如何影響了業(yè)務(wù)成果,以證明有必要對(duì)項(xiàng)目持續(xù)投入。

      Santhanam表示,益百利的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)還依賴與業(yè)務(wù)部門(mén)緊密合作的關(guān)系,推動(dòng)了分析計(jì)劃,包括注重“以一種可量化的方式來(lái)闡明業(yè)務(wù)成果”。但是益百利的分析理念還支持一種更靈活的迭代性方法。

      Santhanam說(shuō):“我們一開(kāi)始做了一些可解決業(yè)務(wù)問(wèn)題本身的事情。這讓我們得以擺脫一系列約束條件,從而使我們得以非常迅速地運(yùn)營(yíng),試探并了解哪方面可以產(chǎn)生影響?!?h3>提升技能以確保分析取得成功

      但是要使業(yè)務(wù)部門(mén)與IT部門(mén)在分析方面的合作取得成功,文化變革必不可少,因?yàn)闃I(yè)務(wù)專業(yè)人員不僅要精通數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型流程和技術(shù),還要在技能需求超過(guò)供給的方面幫助填補(bǔ)空白。

      Jabil這家公司專門(mén)為業(yè)務(wù)專業(yè)人員和高管傳授如何將分析轉(zhuǎn)化為有影響力的業(yè)務(wù)計(jì)劃。這家制造服務(wù)公司多年來(lái)致力于變得更加由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。由于很難找到數(shù)據(jù)科學(xué)家,它制訂了平民數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)劃,以幫助挖掘可供使用的數(shù)據(jù)。

      Jabil CIO Gary Cantrell表示,Jabil竭力變得更加由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),兩個(gè)關(guān)鍵的要素是持續(xù)地致力于解決業(yè)務(wù)問(wèn)題以及竭力獲得高管的支持。

      獲得業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)人和高層管理人員的支持困難重重,但最終是Jabil在分析方面獲得成功的最重要因素之一。作為平民數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)劃的一部分,Jabil建立了一個(gè)高管培訓(xùn)組,讓高管們參加為期兩天的強(qiáng)化數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)課程。高管們開(kāi)始尋找能用數(shù)據(jù)解決的各種業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí),該課程幫助他們了解成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織的重要性,并獲得他們的積極支持。該課程在每一期學(xué)習(xí)班完成課程后邀請(qǐng)更高級(jí)別的高管到場(chǎng)聽(tīng)取總結(jié)匯報(bào),繼續(xù)加強(qiáng)高管的支持。

      Cantrell說(shuō):“當(dāng)高管團(tuán)隊(duì)開(kāi)始看到企業(yè)組織的問(wèn)題得到解決,由此帶來(lái)的成果幫助他們改善業(yè)務(wù)后,我們真正開(kāi)始得到高管的認(rèn)可和支持??陀^地說(shuō),我們?cè)谇捌谧隽舜罅啃麄鞴ぷ鳎私甑臅r(shí)間讓高管們對(duì)此產(chǎn)生興趣。而現(xiàn)在,過(guò)去兩年的問(wèn)題是‘OK,你在用數(shù)據(jù)分析做什么?下一步要做什么?回答這種問(wèn)題需要花點(diǎn)時(shí)間,但我們最終還是解釋清楚了,將其與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來(lái),他們可以切實(shí)看到價(jià)值?!?/p>

      打破數(shù)據(jù)孤島

      原有的數(shù)據(jù)實(shí)踐也可能遏制企業(yè)組織將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值的能力。數(shù)據(jù)孤島就是罪魁禍?zhǔn)住?/p>

      在過(guò)去這幾年,拜耳作物科學(xué)公司竭力將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用于業(yè)務(wù)的方方面面。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)一直是其關(guān)注的重要方面。拜耳作物科學(xué)公司植物生物技術(shù)部研發(fā)部門(mén)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Michelle Lacy表示,該公司遵守FAIR數(shù)據(jù)是其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的立足之本,幫助它打破了數(shù)據(jù)孤島。FAIR數(shù)據(jù)是《自然》雜志旗下《科學(xué)數(shù)據(jù)》子刊所發(fā)布的一套指導(dǎo)性的科學(xué)數(shù)據(jù)管理原則。

      FAIR(可查找、可訪問(wèn)、可互操作和可重用)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的某種權(quán)利法案,表明用戶應(yīng)該能夠輕松查找數(shù)據(jù),用戶在制定決策時(shí)應(yīng)該能夠訪問(wèn)所需的數(shù)據(jù)(同時(shí)仍遵守網(wǎng)絡(luò)安全政策),數(shù)據(jù)應(yīng)該可互操作,數(shù)據(jù)還應(yīng)該可重用。

      Lacy說(shuō):“FAIR極其重要。它是我們數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的基礎(chǔ)?!?/p>

      一個(gè)小組開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)對(duì)于其他小組所做的工作常常有所幫助。為了高效使用數(shù)據(jù),各個(gè)小組就要知道數(shù)據(jù)的存在以及如何找到這些數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)必須兼容。

      Lacy說(shuō):“如果你在單單一家工廠進(jìn)行各種檢驗(yàn),無(wú)論是現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)還是在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行不同的實(shí)驗(yàn),你必須能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)整合起來(lái)。這就好比七巧板,你進(jìn)行的所有這些不同檢驗(yàn)都是這七巧板的拼塊。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人要把那些拼塊拼完整?!?h3>信任

      與許多轉(zhuǎn)型一樣,向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織轉(zhuǎn)變?nèi)Q于信任:對(duì)團(tuán)隊(duì)成員和新流程的信任,相信從數(shù)據(jù)獲得的洞察力將對(duì)業(yè)務(wù)帶來(lái)積極影響。

      Santhanam表示,在益百利,性能、擴(kuò)展、采用和信任這“四大支柱”是每個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能項(xiàng)目的指導(dǎo)準(zhǔn)則。在過(guò)去,信任問(wèn)題制約了許多銀行用分析模型來(lái)處理問(wèn)題。

      Santhanam說(shuō):“過(guò)去許多定位模型都是相當(dāng)簡(jiǎn)單的邏輯回歸模型,原因就在于銀行在開(kāi)發(fā)更復(fù)雜、更不透明的系統(tǒng)方面的信心帶來(lái)了一定程度的風(fēng)險(xiǎn),這使人們感到這種風(fēng)險(xiǎn)超出了受到嚴(yán)格監(jiān)管組織的風(fēng)險(xiǎn)偏好范圍。不過(guò)我們發(fā)現(xiàn),這個(gè)領(lǐng)域的監(jiān)管框架和企業(yè)認(rèn)識(shí)到更復(fù)雜的算法和更復(fù)雜的技術(shù)具有的價(jià)值,更多地采取了一種分階段的方法,在負(fù)責(zé)任的前提下,憑借可解釋型人工智能框架進(jìn)入該領(lǐng)域。”

      他補(bǔ)充道:“最終,推動(dòng)影響力需要滿足這4個(gè)方面,如果你不以這些業(yè)務(wù)成果為導(dǎo)向,就很容易迷失方向?!?/p>

      本文作者Thor Olavsrud為CIO.com撰寫(xiě)數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的文章。

      原文網(wǎng)址

      https://www.cio.com/article/3572642/transforming-analytics-into-business-impact.html

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