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启动
启动等级为大数据和分析创造了基础。启动等级包括价值来源、衡量和平台，这些层面是实现数据分析、发现和价值创造的基础（图5.3）。
资料来源：IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。
图5.3 启动等级代表构建大数据和分析基础所需的关键能力
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由于启动等级是基础，领先者将其大数据和分析战略与企业战略相协调，并且投资于可伸缩、可扩展的信息管理能力，从而设定其分析能力的发展方向。
通过这些投资，他们开发了一个系统来衡量成功度，并且创建了一个能够采用当前快速技术进步成果的平台。
价值来源——产生成效的行动和决策
并非每个组织都能从相同的活动中获得价值。价值成效的范围包括从成本管理到收入创造。获得最多价值的组织明确了解这些价值的来源，并且为满足特定目标而开展活动。
绝大多数受访者认为，以业务增长为驱动的扩张举措是从当前的分析投资中获得价值的来源。75%的领先者和70%的全部受访者将分析解决方案的价值等同于其增加收入、加快决策速度并提高准确性、产生创新想法的能力。仅25%的领先者表示价值的主要来源是成本控制活动，例如降低运营成本和提高效率（图5.4）。
注：我们要求领先者描述从分析中获得的价值来源。
此处显示汇总的受访者答复；n=156。
资料来源：IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。
图5.4 领先者从支持创造收入和激发创新的活动中实现价值
然而，八分之一的组织认为，价值如何在组织中实现与当前使用分析技术实现哪个既定目标之间存在脱节。在这些组织中，受访者认为增加收入的活动是价值的来源，然而他们却发现，组织当前的目标主要集中于成本控制。
获得最大价值的组织是那些明确了解价值来源并且针对该价值目标而开展活动的组织。例如，在以创造收入为目标的领先者中，超过三分之一（37%）的受访者特别注重那些更好地了解客户、与客户互动并让客户参与的活动。这些活动通常要求组织先行整合并分析大量客户数据，之后才进行价值创造活动。
衡量——评估对业务成效的影响
对业务成效产生影响是在分析领域进行投入的主要目的。从分析解决方案中实现价值的组织能够随时评估对关键绩效指标的影响，并且了解自身在预测未来成效方面的能力。
为了保持在分析技术投资方面的成功，必须衡量成效。领先者凭直觉就认识到这一点，他们主动采取措施保证他们能够确定信息和分析对业务成效的影响程度，并且预测未来的事件。他们采用信息和分析技术预测未来事件，影响业务成效，并且衡量成效。
近一半的领先者表示，数据和分析对组织的业务战略和运营成效具有重大的影响。领先者在其核心流程中采用分析技术，来通告、引导大部分经营活动，并且推动部门级决策。前五分之一的领先者根据分析技术提供的信息做出业务决策（包括战略和运营决策）。
一个项目完成后，绝大多数领先者会使用一套基于指标的流程评估其成效。三分之一的领先者根据有形和无形影响评估分析活动，而另有四分之一的领先者会预先确定基准指标，然后根据变化程度来衡量成功度（图5.5）。
注释：领先者按要求描述他们如何衡量分析投资的影响；n=132。
资料来源：IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。
图5.5 领先者采用预定义的有形和无形指标评估分析活动和投资的成效
衡量对于证明分析举措的投资价值至关重要。我们发现，绝大多数组织在实施衡量举措后的12个月内实现了分析技术投资回报。超过40%的领先者表示，他们在前6个月内实现了回报，而另有25%的领先者表示在6～12个月内实现了回报。
对于南亚一家通信公司来讲，衡量通信塔性能的能力是其业务模式的一个重要部分。公司将通信塔上的空间租给印度的服务提供商，包括艰苦的偏远地区。为了保证必要的服务质量等级，公司需要明确地了解资产利用率、通信塔租用情况和其他要素，帮助改善监控、管理、运营效率和成本控制，包括总体情况和各业务周期的情况。
例如，有些通信塔仅有几个租户。这些通信塔为公司带来的收入较少，而且也错过了向其他潜在租户推销额外空间的机会。公司需要识别这些利用率不足的通信塔，将其充分租出去。
公司现在采用业务分析技术，监控每个通信塔的34个不同关键性能指标（KPI），以找到成本高昂和效率低下的通信塔。分析仪表板自动实现了74%的KPI监控，所有这些以前都需要手动衡量。该解决方案还第一次提供了对市场份额的洞察，从而提高了销售额，增加了营销机会。系统还降低了每个租户的能源成本，并因此降低了客户流失率。
由于启动等级奠定基础，领先者将其大数据和分析战略与企业战略相协调，并且向可伸缩、可扩展的信息管理能力投资，从而设定组织的分析能力发展方向。
平台——硬件和软件提供的整合能力
在考察组织的分析能力时，我们发现大多数受访者具备查询和报告（73%）、数据可视化（58%）和数据挖掘（57%）的能力。但除了这些技能之外，领先者的能力开始出现显著的差异。
领先者已经投入更多资金用于开发硬件和软件组件的整合能力，从而支持分析活动。这些能力超越了基础商业智能平台的传统基础架构和分析技术，已经发展成为一种现代化、灵活的基础架构，它能够融合、处理和管理当今海量、速变和多样化数据。例如，超过三分之一的领先者已经实施了云技术和移动解决方案，另有大约分三之一的领先者目前正在制定战略实施这些技术（图5.6）。
注释：领先者按要求确定组织内的分析能力和硬件。
资料来源：IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。
图5.6 领先者为管理大数据而落实软件和硬件整合能力
60%的领先者拥有预测分析能力，以及模拟（55%）和优化（67%）能力。这些技能使领先者的眼光能够超越过去已经发生和当前正在发生的情况，开始了解客户偏好、市场力量、自然现象或法规的变化如何影响未来的经营和收入。与此相对，在所有受访者中，仅有一半（52%）拥有预测能力，而不到一半受访者拥有模拟（45%）或优化（49%）技能。
预测分析能力将日益重要。事实上，据Gartner预测，到2015年，预测和指令性分析将融合到不足25%的业务分析项目中，但将创造至少50%的业务价值。1
领先者也为更好地了解客户而在其他技术上进行投入。语音分析能力是从全球数据中心、市民热线和法律诉讼中提取数据的一项基本技能，拥有此项能力的领先者（42%）是其他受访者的2.5倍（图5.6）。
领先者还具备视频分析的能力（36%），这一点在零售行业中尤其重要。零售行业中，企业已经开始使用视频分析顾客的购物模式、店面布局和产品交互。2此外，超过一半的领先者有能力进行文本分析。他们采用这些技术分析内部和外部文档，以及客户的信函。
但是，在大多数组织中，数据管理仍然是一项艰巨的任务。无能力创建、整合和管理数据被41%的受访者认为是首要的技术挑战，另有27%的受访者认为他们的挑战是分析流程效率低下，19%的受访者认为他们的挑战是缺乏最终用户分析能力，12%的受访者认为挑战来自旧有基础架构的制约。
Celcom Axiata Berhad就是为增强分析能力而进行技术投资的组织之一。Axiata集团旗下的一家关键的运营公司，于1988年率先在马来西亚开辟了移动电话市场。如今，该公司已向1300万客户提供移动通信服务。过去20年间，公司业务不断发展，适应不断变化的技术和标准，并且始终如一地密切关注客户体验。
由于新设备和新产品投放市场的复杂性和频繁性，Celcom客户服务代理的一个最具挑战的方面是应答关于智能电话的问询，并针对相关数据计划提供建议。Celcom需要改善与客户交流的方法，从而应对人口、社会和技术的变化。
认知计算系统通过巨大的并行处理系统而克服挑战。与传统的顺序处理不同，并行系统同时运行多个查询请求（即并行运行）。这样，当增加新的数据时，系统能够调整以响应导引和策略的变化。
Celcom Axiata Berhad首席执行官Dato'Sri Shazalli Ramly说：“Celcom将利用IBM Watson的能力分析原始数据，以准实时的方式提供更深入的客户洞察和偏好。”公司已经从试点项目中取得了良好的效果，包括新品发布活动的时间缩短了80%以上，而活动的成效提高了70%以上。这些方面又提高了活动的投资回报。试点项目还发现，新技术的应用提高了客户忠诚度，并且还通过个性化活动和信息发布降低了客户流失率。
领先者也为更好地了解客户而进行技术投资。
通过广泛地部署认知计算，Celcom希望为来自所有渠道和代理的客户提供统一的高质量支持。这有助于Celcom提供有针对性的客户服务，简化最终用户交互，并提供客户对于所有产品、服务和接触点的更丰富体验。
