觀點｜大數據分析：分析能力優勢秘訣：分析全面數據，方法和人才

今天我們討論分析生命周期的第二個階段如何分析數據。當企業已經具備了各種數據集合和實時數據基礎後，下一步就需要集中精力分析數據，確定最可能對業務能產生積極影響的洞察力。

通過分析不同數據而創建更有意義洞察

通過分析全面數據集合，從而實現差異化優勢。這些數據的來源總體可以分為三類：客戶交互數據，第三方數據和內部流程數據

客戶交互數據通過提供產品和服務反饋，以及在個人和集體層面的創新，為客戶交互、營銷和產品開發提供借鑒。將這些信息整合到產品和服務開發中可以改善客戶體驗。

第三方數據創建內部數據集版本，通過提供更深入的洞察而支持營銷和銷售戰術、運營效率和財務預測。這也可能降低外部因素帶來的風險，例如競爭對手的舉措和天氣狀況。

內部流程數據用於對企業運營進行深入分析，可降低成本並提高生產力。這些數據可以滿足當前客戶對敏捷性的需求。

資料來源：IBM商業價值研究院

使用高級分析方法

不僅需要使用更先進的分析方法，而且需要在企業內廣泛使用這種方法。先進分析方法的廣泛使用是區分領跑者和慢跑者的重要因素。

這些先進的分析方法可以分為四種類型：描述性、診斷性、預測性和指定性。多種分析類型可以解決不同的業務挑戰，根據需要解決的業務問題，每個數據類型在企業的分析過程中有特定的用途見下圖：

資料來源：IBM商業價值研究院

利用掌握業務知識和分析能力的人才

業務和分析技能的組合至關重要，有助於企業了解業務驅動力，理解相關數據，更快地將洞察力轉變為行動。隨著企業內部不斷加強使用分析技術，對複合技能的需求變得更加明顯。企業也會越來越可以深切感受到在人才方面的能力差距。

由於難以找到將業務和分析知識結合在一起而創建洞察的人才，這一挑戰將繼續存在。

加強從外部獲得洞察力

整合外部數據，增加客戶檔案、交互和運營的深度。了解關於客戶或運營的情況已不足以滿足要求。企業需要利用外部信息增強這些基礎數據。對於客戶來說，這可能意味著增加偏好、行為、社會經濟因素和決策影響者；對於業務運營來說，這可能包括外部金融和經濟數據或者內部感測器和制動器數據。這些信息提供了當前大多數企業忽視的理解深度。

利用社交媒體和客戶生成的文本確定行為模式、趨勢和情感。利用這些渠道更好地快速了解客戶的偏好和習慣，並且確定產品和服務的優勢與劣勢。對產品缺陷和服務中斷的快速響應。社交分析不僅僅涉及到客戶行為，它可能還包括趨勢和事件數據。

全面使用更深入的分析

將全面使用預測性分析作為優先選擇。直覺和歷史信息並不能很好地預測未來。利用分析能力找出欺詐行為、預測成果並指導行動可以降低市場策略失誤、機會喪失和無法識別風險的幾率。使用指定性分析方法提高員工能力。對於客戶和員工來說，沒什麼比無法處理服務請求更讓人有受挫感。企業需要將分析能力嵌入到一線流程中來提高員工能力，並使員工能夠快速而準確地採取行動 。對於後端辦公室人員，情況亦是如此。

應對技能差距

企業內部需要培養掌握預測性或指定性分析方法的人才，並且需要拓展其他崗位技能。使那些已經了解企業基礎業務的分析人員和高管掌握分析能力。加強內部技術資源交流，共享資源和知識是培養技能的高性價比途徑，有助於減少到處尋找人才的需求。

根據業務需要從外部補充技能。並非所有企業都需要全職數據科學家。企業應當對滿足大多數分析需求的人才和技能進行投資，對於難以發現和關鍵特定技能，企業可以考慮通過供應商來補充。

中國企業的分析技能差距主要集中在分析與業務知識相結合，業務分析和數據整合這三個方面。其中，缺乏分析和業務知識相結合的能力以及相應的人才同樣是大中華區企業面臨的首要挑戰。

中國企業特別缺乏將分析用於提升業務表現的能力以及既懂數據分析，又知道如何與業務相結合在一起的人才。因此，在引進人才的同時，企業應更加註重在企業內部培養這方面的人才。

另外，中國企業在數據管理方面，特別是整合方面能力需要提高，包括整合內外部數據，建立數據關聯性；以及提升綜合數據管理能力，包括數據整合、準備、遷移和存儲等。

分析生命周期的三個關鍵階段：獲取、分析和行動。

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