数据蕴含巨大价值,越来越多的企业希望以数据为导向,实现自身差异化。然而「数据驱动」只是开端,更重要的是,必须将数据转变为洞察,进而为关键业务做出明智决策,借此建立更紧密的联系并取得更大的成功。
根据Forrester Consulting针对中型企业的调查:
2016年来,数据量超过
1000TB
的企业越来越多的中型企业希望从大数据中获取更多价值,其中
80%
的企业希望提高分析执行能力,然而业务孤立限制了获取数据洞察的能力。
与此同时,大量中型企业还在向着洞察驱动转型的过程中面临诸多挑战:
企业越是扩张和发展,企业中四处分散的数据就越多。随着各业务部门开始管理自己的数据和分析,失去了数据质量一致性,由此导致数据孤立。
员工人数介于 100 至 499 名的公司, 其 IT 组织的规模通常较小。因此,他们鲜少有时间管理数据和洞察方面的任务。
构建和维护自定义数据与分析解决方案需要付出巨大努力,IT 团队规模较小的公司往往无暇顾及,或没有这方面的预算。因此,中型公司更倾向于与第三方签约来支持数据和分析。在没有中央数据战略的情况下孤立或零散地开展这些工作时,得到的结果就是在横向和纵向业务流程中构建出各种各样的技术堆栈,由此造成孤立和集成挑战,需要具备更广泛的技能才能有效管理。
中型企业鲜少有时间管理数据和洞察方面的任务,但依然希望在无需IT部门参与的情况下采取更好的途径来实现分析。
中型公司可能无法解决某些挑战,例如不断增加的数据量。中型公司不应着眼于解决这些问题,而是应当关注四种关键能力,以便调整公司利用数据的方式,从而更加以洞察为导向:
采用新的数据管理技术(如数据库管理系统DBMS),超越高度结构化的传统数据管理方法,借此提高分析的敏捷性和灵活性,提高业务用户对分析工具的获取便利度,减少对数据科学家、IT人员或顾问的依赖,将更好的工具交给所有知识工作者,实现自助分析。
传统拉取式分析法(提出问题,通过分析获取答案)往往无法提供相关性足够高的结果,因为这类独立的分析应用程序不了解流程背景。随着数据量呈指数级增长,为了将数据近乎实时地转化为洞察,请确保技术和架构能根据当前需求进行扩展,并且不同层次的技术和第三方解决方案能将数据返回到适当的平台和工具。
传统拉取式分析法(提出问题,通过分析获取答案)往往无法提供相关性足够高的结果,因为这类独立的分析应用程序不了解流程背景。随着数据量呈指数级增长,为了将数据近乎实时地转化为洞察,请确保技术和架构能根据当前需求进行扩展,并且不同层次的技术和第三方解决方案能将数据返回到适当的平台和工具。
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寻求增长和扩张的中型企业同时更需要具备适当的数据和洞察来推动公司向前发展。转变为洞察驱动往往需要公司采纳新的能力和技术,在许多情况下,可能需要实施大量整合工作。因此,您还需要采取以下做法:
将数据统一到单独分层的一个数据平台上,以提高效率和可见性
鼓励为“非科班”数据分析师和科学家提供更高深的自助式预测能力
最后,根据数据洞察创建运营模式:确立洞察投资的战略重点,坚持不断学习,确保数据洞察具有可行性,通过团队合作收集和实施洞察。
顺利成为洞察驱动型企业,可落在SAP的某个具体产品上。