主導2019年的4個數(shù)據(jù)分析趨勢
企業(yè)會考慮利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學作為數(shù)字化轉型的一部分嗎?自動化、回歸基礎的方法,以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化可能是關鍵因素。
數(shù)據(jù)分析是一個不斷變化的領域。隨著企業(yè)繼續(xù)大量投資于分析以支持數(shù)字化轉型,掌握最新趨勢對于確保企業(yè)在未來數(shù)月和數(shù)年內(nèi)采用成功所需的分析策略至關重要。
今年2月,研究機構Market Research Future公司預測,從今年到2023年,全球數(shù)據(jù)分析市場的復合年增長率將達到30.8%,2023年市場規(guī)模將達到776.4億美元。德勤公司中央創(chuàng)新團隊負責趨勢感知項目的總經(jīng)理、德勤最近發(fā)布的“轉向數(shù)字成熟度報告”的合著者David Schatsky表示,數(shù)據(jù)分析投資不斷增加的核心是成為數(shù)字化企業(yè)的動力。
Schatsky說,“數(shù)字化企業(yè)是一個不斷發(fā)展的企業(yè),總是尋求應用和最大化數(shù)字技術的價值,以重塑自己,重塑提供給市場的產(chǎn)品,如何將這些產(chǎn)品交付給市場,以及如何運營。數(shù)字化企業(yè)是我們認為通過有效利用數(shù)字技術和數(shù)據(jù)而不斷發(fā)展的企業(yè)。”
對于希望通過數(shù)據(jù)轉變業(yè)務的組織而言,在未來幾個月需要關注以下四種分析趨勢。
1.數(shù)據(jù)公民的崛起
隨著組織向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉變,大多數(shù)專家和行業(yè)觀察者都認為,采用這項技術雖然不容易,但卻是最簡單的元素。圍繞數(shù)據(jù)改變文化和組織思維方式及其有效使用通常最具挑戰(zhàn)性。
“數(shù)據(jù)中最重要的部分是人!弊稍儥C構Carruthers and Jackson公司的主管Caroline Carruthers說。他曾擔任Network Rail公司首席數(shù)據(jù)官,也是《如何顛覆、創(chuàng)新并領先于競爭對手》這篇闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務轉型的文章的共同作者。他說,“組織需要了解對數(shù)據(jù)和信息做些什么,并且在數(shù)字化轉型達成一致意見!
Gartner公司業(yè)務分析團隊的研究副總裁Rita Sallam對此表示贊同。
Sallam說,“文化對任何企業(yè)來說都是一個巨大的挑戰(zhàn):變革管理、文化素養(yǎng)。企業(yè)是否有足夠擁有文化的勞動力,能夠通過這些新技術獲得現(xiàn)在提供給他們的見解,并能夠采取行動。”
德勤公司的Schatsky補充說,為了掌握數(shù)據(jù),組織必須在業(yè)務線中灌輸一種思維模式,無論何時企業(yè)面臨決策或采取行動,負責人都應考慮是否有數(shù)據(jù)可以幫助業(yè)務實現(xiàn)更智能或更好的目標。
Schatsky說,“這需要改變思維方式。為了使其普及,企業(yè)領導層必須集中精力,并在整個組織中發(fā)揮作用。”
因此,他們認為,企業(yè)將越來越關注于推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維方式,以及在整個組織中對基本數(shù)據(jù)概念的流暢性。
然而,商業(yè)分析咨詢機構A4A Brown公司的總裁、Meta S. Brow警告說,企業(yè)的做法不要過猶不及。
Brown說:“我認為,在期望執(zhí)行經(jīng)理成為分析專家的程度有很大的限制。而他們熟悉術語可能是合理的!
Brown以律師行業(yè)為例。預計律師管理團隊將了解他們必須遵守的最重要的法律,并且應該能夠了解合同,但他們不會就復雜的法律問題提供建議。她說,同樣的想法在分析方面也適用。
她說,“我認為在數(shù)據(jù)分析中增加高管的等級,或者為自己進行數(shù)據(jù)分析是不合理的。我認為,人們在學習數(shù)據(jù)分析方面對他們的期望非常低。作為分析專家,我們的工作就是通過整個流程更好地與他們合作,我們的責任是將他們所說的業(yè)務信息轉化為分析術語!
2.回到分析的基礎
在過去幾年中,圍繞分析的對話越來越多地集中在尖端技術上,如機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡,以及其他人工智能元素。專家表示,雖然這些領域?qū)⒃谖磥韼啄昀^續(xù)引起很多關注,但許多組織將重新回歸基礎,并從不太先進的分析中獲得更多的實用性。
Brown說:“我參加過很多行業(yè)大會,也閱讀了大量文章,發(fā)現(xiàn)人們談論的是他們可能想象得到的最復雜的數(shù)學,但他們卻還沒有真正充分利用簡單數(shù)學,這讓我非常震驚。如果美國的每一家企業(yè)都能徹底利用統(tǒng)計數(shù)字的數(shù)據(jù),那么我們的經(jīng)濟將會蓬勃發(fā)展!
Carruthers對此表示認同。她說,“很多人對機器學習和人工智能的應用感到興奮,認為必須做所有這些事情,卻忘記了組織實際上從分析中獲得了大量價值!
Carruthers認為,隨著組織將分析投入生產(chǎn),并尋求真正從他們的分析工作中獲取價值,他們將再次更加重視通過更基本的分析和報告功能可以實現(xiàn)的目標。
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