提升數據分析能力成熟度之四步曲
您是不是常常苦于對業(yè)務中碰到的問題找不到好的解決辦法,又或者擔心不久的將來會爆發(fā)一系列潛在的問題?在某些事件完全失控之前您是否想事先找尋到一些蛛絲馬跡?如果您的回答是肯定的話,不要擔心,這種情況并不是特例。
現實中存在著數量驚人的公司,在需要作出影響其公司底線的關鍵決策的時刻,缺乏及時有效的信息。想象一下這樣的一個畫面:某汽車生產廠家由于安全故障問題而面臨大量召回的風險;或者社交媒體上充斥著對某旅行社的負面評價;--如果在這些事件發(fā)生之前或者在危險還沒升級之前,相應的危機可以得到解決的話,相信無論是汽車生產廠家還是旅行社,都會大受裨益。
幸運的是,我們知道一個公司/組織能否對未來作出快速的響應,與其內部預測分析能力的成熟度直接相關。而這一切又取決于合理的人才配備、分析流程以及分析技術的部署和應用,全副的武裝可助您解燃眉之急,并賦予您處理實際業(yè)務中碰到的疑難困惑的能力,還能夠對潛在的風險作出預警,當然所有這些都建立在對現有數據進行分析的基礎上。
接下來的四步曲可以幫助您提升組織內部敏捷的分析能力,即在事情還未發(fā)生之前及時作出預警,從而減少未來的不確定性。
***步: 把分析置于首要地位
提升組織內部分析能力最關鍵的一步就是要讓所有的員工都意識到基于信息決策的重要性。關于數據分析重要性的宣介活動可以通過多種形式:包括視頻教學、在線研討會以及關于數據分析實踐的社群共享,或者直接給大家展示可視化分析的結果等。總之,不管通過何種方式,要讓大家清楚的認識到高級的數據分析技術可以帶來重要的價值應用。
同時,你也可以盤點并梳理一下組織內部現有的分析資源:比如挑選不同部門內部對數據敏感、有一定分析能力的員工;記錄組織內部有哪些關鍵的數據分析技術應用,列出關鍵的業(yè)務應用領域。我們還建議推舉出分析領域的專門負責人,由這個人負責主要數據分析戰(zhàn)略的落實,保證組織在接下來各個階段的分析能力建設的成功部署。
第二步: 進行分析試點
該階段通過梳理和使用現有的分析資源,明確公司的數據分析能力。通過將組織的現狀和將來的戰(zhàn)略目標進行對比,確定存在哪些新的機會,分析可以在其中起到關鍵作用。再進一步,分析團隊需要考慮如何使得分析預測的結果更加精確和及時,以及這些分析結果如何在業(yè)務中得到更好的應用。
數據分析的整個流程是該階段的關鍵,一定要特別注意。我們既要進行深入的數據探索和建模,還要考慮模型的修正、部署以及監(jiān)督應用;通過詳細回顧分析的整個流程,您將有可能發(fā)現哪里存在不足,以及哪些地方需要改進,進而形成數據分析相關的規(guī)章制度和相關流程。
第三步: 組建分析團隊
組建內部自發(fā)的分析團隊,并鼓勵形成凝聚力強的分析社區(qū)。內部的分析專家可以相互進行探討,對組織內部數據分析建設提出建議,并通過有效的維系促進分析能力的建設和發(fā)展。
小組會議,研討會以及用戶交流會或者博客等形式都有助于提升數據分析的應用和升級,在分析能力建設的后期,交流對于公司整體數據分析能力的提升發(fā)揮著極其重要的杠桿作用。
第四部: 通過分析預測調整戰(zhàn)略部署
到了該階段就意味著所有數據分析相關的基礎架構和配備都已經部署完畢,組織根據業(yè)務變化的需要可以借助強大的分析能力作出快速響應。 比如針對業(yè)務需要的新的模型可以很快的建立和部署應用,而且比以往的預測結果更加精確,從而可以提供更加精準的信息。
在該階段,分析的目的應該從簡單的回答戰(zhàn)術性問題轉移到更具前瞻性的戰(zhàn)略問題上來,該階段的分析包括對一些有可能發(fā)生的情景進行測試,通過模擬、優(yōu)化以及其他前沿的統計學方法排除一些發(fā)生概率低的可能性結果。該工作可以通過一個集中的分析平臺來進行。除此之外,不同形式的海量數據的應用,包括文本數據和社交數據,也可以幫助預見未來,并激發(fā)創(chuàng)新性的想法以吸引消費者,同時贏得市場先機。
結論
要完成以上四步的實施并非易事,也不能一蹴而就。分析能力的培養(yǎng)需要領導層的決心和信心以及其持續(xù)性的支持和努力,另外對人才儲備和分析工具進行的投資同樣也是成功的關鍵。
提升組織的分析能力成熟度需要多方面的工作,包括合理的人才配備、分析流程以及分析技術的部署和應用更關鍵的是數據資產的質量和完備性。但是高效靈活的數據分析帶來的回報是不可估量的—有可能是決定性的成敗!
JMP擁有豐富的行業(yè)項目經驗和雄厚的技術(培訓)團隊,能夠有效的結合工具、知識以及方法論,通過項目試點導入數據分析意識,形成數據分析文化,培養(yǎng)數據分析團隊, 達到快速有效地將零散的市場數據、用戶數據等轉化成決策支持數據,進而促進數據分析在企業(yè)內部更深層次的發(fā)展應用。JMP將致力于幫助客戶建立長遠的數據分析戰(zhàn)略,確保數據分析能力持續(xù)有效的助力客戶的業(yè)務發(fā)展需求.