迎接運營型數(shù)據(jù)分析時代的到來

2015-12-07 13:36:59 大云網(wǎng)　點擊量：評論 (0)

《IT經(jīng)理世界》雜志2015年11月20日出版運營型分析將改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。大概從世紀之交開始，商業(yè)智能（BI）、數(shù)據(jù)分析（analytics）、大數(shù)據(jù)（big data）等與商業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的概念越來越成為企業(yè)界的熱

《IT經(jīng)理世界》雜志2015年11月20日出版

運營型分析將改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。

大概從世紀之交開始，商業(yè)智能（BI）、數(shù)據(jù)分析（analytics）、大數(shù)據(jù)（big data）等與商業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的概念越來越成為企業(yè)界的熱門話題。在中國，大數(shù)據(jù)概念卷起的旋風(fēng)更是讓2013年貼上“大數(shù)據(jù)元年”的標(biāo)簽而載入史冊。

數(shù)據(jù)科技接下來會如何發(fā)展？這應(yīng)該是每個企業(yè)管理者都關(guān)心的問題。撥開喧囂浮躁的概念泡沫，我們更希望多聽一聽真正的業(yè)內(nèi)專家的觀點。Bill Franks，Teradata天睿公司首席數(shù)據(jù)分析官，是數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的資深專家，嘗試在自己的新著《數(shù)據(jù)分析變革》中給出這一問題的答案。

數(shù)據(jù)分析3.0時代

在數(shù)據(jù)分析的總體演化上，Bill借鑒了國際數(shù)據(jù)分析研究中心（IIA）的數(shù)據(jù)分析1.0~3.0的概念框架。數(shù)據(jù)分析1.0即傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，主要以描述性分析和報表為主，主要來源于內(nèi)部相對較小的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，分析團隊基本上脫離業(yè)務(wù)群體而退居幕后，為企業(yè)內(nèi)部決策提供支持。

進入21世紀，人們也就進入了數(shù)據(jù)分析2.0也就是大數(shù)據(jù)的時代。此時面對的數(shù)據(jù)已經(jīng)主要是體量龐大且復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這需要新的分析和計算能力。“數(shù)據(jù)科學(xué)家”應(yīng)運而生，他們往往在新的Hadoop環(huán)境下采用R和Python分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析人員不再是脫離業(yè)務(wù)群體的幕后資源，而開始對業(yè)務(wù)決策發(fā)揮直接的影響力。

在數(shù)據(jù)分析2.0時代，互聯(lián)網(wǎng)公司和電商公司已經(jīng)開始基于數(shù)據(jù)分析來開發(fā)產(chǎn)品，例如LinkedIn的“你可能認識的人”。但是總體上還是以報表和描述性分析為主，預(yù)測性和規(guī)范性分析仍然相對較少。

從2014年左右開始，數(shù)據(jù)分析演進到3.0時代，也就是運營型數(shù)據(jù)分析的時代。3.0時代不僅綜合了1.0時代和2.0時代的優(yōu)勢，而且演進到了新的高度。此時，企業(yè)開始聚焦于從數(shù)據(jù)中獲得新的觀點，并進而推導(dǎo)出行為、產(chǎn)品和服務(wù)。為此，數(shù)據(jù)分析必須成為企業(yè)戰(zhàn)略的核心組成部分，嵌入到業(yè)務(wù)決策和運營過程當(dāng)中。首席數(shù)據(jù)官的職位會越來越普遍。

運營型數(shù)據(jù)分析的威力：以營銷為例

對于企業(yè)來說，運營型數(shù)據(jù)分析能夠帶來的最重要的一點幫助就是，讓行動變得更加主動。運營型分析的目標(biāo)不是在出現(xiàn)問題時積極應(yīng)對，而是為了避免出現(xiàn)問題。盡管不能避免所有的問題，它的目的在于當(dāng)問題出現(xiàn)時能夠快速而自動化地得到解決。

例如，在營銷領(lǐng)域，運營型分析能夠幫助企業(yè)向潛在顧客提供個性化的產(chǎn)品、服務(wù)和營銷信息，從而大幅改進顧客體驗，實現(xiàn)“實時激活”（real-time activation）。

通過個性化網(wǎng)頁提升在線體驗是一個典型的例子?，F(xiàn)在很多企業(yè)都可以根據(jù)所有的顧客數(shù)據(jù)，包括最近的一次點擊，來實時調(diào)整頁面內(nèi)容，從而優(yōu)化顧客體驗。顧客當(dāng)前的操作將會影響到哪怕一秒鐘之后他們所看到的網(wǎng)頁內(nèi)容。

迪士尼為游客提供的“魔法手環(huán)”也是一個典型的例子。這一內(nèi)嵌了RFID芯片的手環(huán)不僅可以幫助游客更加便捷地在園內(nèi)游玩，通過跟蹤游客的移動信息，也可以讓迪士尼更精確地掌握游客在園內(nèi)的流動情況，更好地在不同的景點之間分流人群。

另外，迪士尼還可以據(jù)此改變與游客互動的方式。當(dāng)一個孩子來到迪士尼樂園，米老鼠或者白雪公主出現(xiàn)在他的面前跟他說話，而且（通過魔法手環(huán)傳遞的信息）竟然知道他的名字是史密斯，今天是他九歲生日，他最愛吃小熊軟糖……這個孩子會感覺多么神奇呀。當(dāng)然這背后都是小孩手上帶的手環(huán)在發(fā)揮“魔法”的威力。

運營型分析還可以通過為顧客提供透明度來提升顧客體驗。例如，聯(lián)邦快遞推出的SenseAware服務(wù)，在那些顧客特別在意的包裹（例如藝術(shù)品、高端收藏品或昂貴且易損物品）中加入傳感器，運輸途中不斷將包裹的相關(guān)數(shù)據(jù)實時傳遞到聯(lián)邦快遞，讓顧客隨時監(jiān)控自己的物品。

運營型分析可以在提升顧客滿意度的同時幫助降低運營成本。以前，有航班延誤時，航空公司經(jīng)常會被蜂擁而來的幾十上百位要求改簽的乘客搞得手忙腳亂狼狽不堪?，F(xiàn)在有了運營型分析的支持，這種情況的處理可以巧妙很多。一旦出現(xiàn)航班延誤，它會先識別出那些會出現(xiàn)問題的乘客，并且按照票價、常旅客身份、旅行受影響的優(yōu)先級以及其他因素來做出快速處理，從而使航班延誤帶來最小化的影響。

企業(yè)需要做什么

更多的可用數(shù)據(jù)、不斷提升的數(shù)據(jù)分析處理能力和強大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，給企業(yè)帶來無數(shù)商機。是否將數(shù)據(jù)分析技術(shù)成功地嵌入業(yè)務(wù)流程，正在成為競爭優(yōu)勢劣勢的分野。

運營型分析成為迫切的要求。而傳統(tǒng)的系統(tǒng)、架構(gòu)和分析方法將不再適用于當(dāng)今復(fù)雜的需求，企業(yè)必須改變它們存儲數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和部署分析結(jié)果的方法。這不僅需要改變基礎(chǔ)設(shè)施和分析方法論，也需要改變企業(yè)政策。

在技術(shù)之外，Bill特別強調(diào)了組織和文化變革的重要性，事情歸根結(jié)底是靠人來實現(xiàn)的。運營化分析需要組建合適的團隊，把合適的團隊放在合適的位置上。這不僅意味著要招到有技能的聰明人，還必須建立起高效的組織和架構(gòu)，設(shè)置有效的激勵手段，賦予團隊成功所需要的權(quán)力、責(zé)任和心態(tài)。在這個基礎(chǔ)上，整個企業(yè)文化也要發(fā)生相應(yīng)的變革，企業(yè)各級員工都要對數(shù)據(jù)分析樹立起信任、接納和擁抱的態(tài)度。

在書的末尾，Bill做了一個讓人印象深刻的類比：就像工業(yè)革命改變了制造業(yè)，運營型分析也將改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。那么，數(shù)據(jù)分析的革命已經(jīng)開始，你是否已經(jīng)做好了準(zhǔn)備？

責(zé)任編輯：葉雨田

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