掌握分析能力

为了完善分析能力,我们发现企业一般需要具备三项技能:信息管理、分析技能和工具,以及面向数据的文化。之后,我们更加深入地发掘每项技能所需的能力细分(图2.8)。

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资料来源:新智能企业,麻省理工学院斯隆管理评论与IBM商业价值研究院分析研究合作项目。©麻省理工学院。2011年。版权所有。

图2.8 企业必须掌握三项分析技能才能实现竞争优势

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为了帮助企业增强这三项技能,我们分析了每项技能所需的特定能力,并且将掌握大部分技能的已转型企业的能力水平与缺乏大部分关键技能的有志向企业进行对比。

技能1:信息管理

具有坚实的信息技术的企业能够实现对整个企业的未来至关重要的业务目标。坚实的数据基础使这些企业能够从多个来源获得、汇总并使用信息,并且对信息进行传播,这样,企业内几乎各级的人员都可使用这些信息。这种跨越职能和业务孤岛而整合信息的能力是已转型的企业的特征,与有志向的企业相比,这些企业做到这一点的比例高4.9倍。信息管理技能[2]涉及许多技术领域的专业能力,用于管理数据,并为数据整合、移植和存储开发一个通用的架构。

在这个数据量持续激增的世界中,数据质量的标准必须确立,而且所有业务单位和职能部门之间必须保持严格的一致性。数据是否来自内部或外部的不同数据源,是否准确和全面?数据能否被多个业务单位和职能部门使用?数据是否与现有流程兼容?数据能否实时或准实时地管理?

这一技能也涉及严格的数据治理方法,即根据分析资源的分配来追踪战略目标的结构化管理方法。然后,企业各级的决策人可以确信他们拥有高效开展工作所需的正确信息,并且能够利用分析结果做出明智的决策,以指导日常运营和未来的战略。

表2.2 已转型的企业有效地管理数据
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技能2:分析技能与工具

掌握新的分析技能和工具的企业一般能够比竞争对手更有能力回答更棘手的问题。例如,哪些客户最有可能选择高利润的服务?交货线路变化将会对客户满意度或者公司的碳排放有何影响?供应链中特定产品的短缺将如何影响未来的交付能力?分析技能与工具技能[3]对于回答关键问题具有至关重要的作用,可以通过内部开发/交叉培训或者外部招募/外包得以实现,例如先进的数学建模、模拟和可视化等领域。

先进的技能和技术也可将分析洞察力嵌入业务中,从而使行动能够以无缝和自动化的方式实现。嵌入式算法实现流程的自动化,并且优化成果,使员工从例行任务中解放出来(例如,在处理索赔时查询客户记录,或者反复重新计算变量,以确定最佳的配送路线)。这样,人员有时间利用数据和洞察力回答更高级的业务问题,例如使用分析技术探测缺陷,或者发现能够产生新的客户洞察力的模式。

实现该能力的一个关键成功因素是获得对分析技术的支持。已转型的企业拥有对分析技术的支持者,这些支持人员通过分享专业知识而发起并指导活动的开展,从而在整个企业内推动分析技术的利用。这些专业人员将专业知识用于深入地理解业务。他们能够指导分析技术的开始使用,并且确定持续支持所需的资源。如果企业没有良好的内部技能,新手更难招募到所需的人才。

表2.3 已转型的企业了解数据
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技能3:面向数据的文化[4]

在面向数据的文化中,行为、实践和信念与各级业务决策基于数据分析的原理保持一致。企业内已掌握分析技能的领导们设定了决策必须以分析的方法而实现的期望,并且解释了为何需要使用分析方法达成长期愿景。

拥有这种文化的企业可能在创新能力和战略方面远远超越同行(参见案例研究,BAE Systems:采用新的业务模式)。这些企业受益于自上而下的命令,领导者会明确地传达与业务战略一致的对分析型决策的期望。事实上,如此行事的已转型的企业的比例比有志向的企业高出近5倍。

在以数据为驱动力的企业文化中,期望值很高。例如,在对新的服务项目或者运营方法“开绿灯”之前,领导者会寻求分析技术的支持。他们使用分析技术指导日常运营,坚信更快、更正确的决策所带来的价值。员工相信他们拥有制定基于数据的决策所需的信息。他们有勇气挑战现状,并且遵循事实而创新。已转型的企业比有志向的企业在接受新洞察力方面的比例高2倍。

案例研究 BAE Systems:采用新的业务模式
与大多数企业相似,BAE Systems曾经将分析技术主要用作基本的任务——确定成本模型和分析其他财务信息。然而,当全球国防承包商加入其军事和技术服务的长期“绩效型”合同时,公司需要增强自身的分析能力。基于绩效的新合同将设备可用性的长期风险从客户转移给了BAE Systems。
为了使这种业务模式能够运行,BAE Systems需要分析技术。于是,五年前,BAE Systems公司业务与解决方案建模主管Michael Peters受命解决这个问题。他解释说,公司面临的业务挑战是回答新战略提出的根本业务问题。“如何知道我们能够保证所提供的特定系统的可用性?如何知道我们将从中获得收益,并且能够根据合同中的关键性能指标而执行?关键性能指标是什么?”他需要找到一种整合且一致的方法来做出这些合同决策,使BAE Systems能够了解成本、性能、收入和风险之间的关系。
Peters采用了一种方法论,并成立了一个小型团队,以支持新的业务模式。来自各个业务单位的分析支持人员在重大计划中担任领导者,在这些计划中,适用于空运的通用方法论也适用于陆运和海运部门。现在,由于海运部门拥有了成熟的能力,而且其他部门的能力也在不断增强,通用方法论用于将分析能力嵌入项目中,使领导者能够做出基于数据的决策,包括确定合同承诺以及优化整个生命周期内的性能。
只有四个人和各业务部门的相关领域专家网络组成的小型核心团队如何改变了这个全球化企业内的理念,实现了分析思维的转变,并支持他们的重大计划?从一开始,Peters就幸运地获得了两位高层管理人员的支持。在他的企业团队与业务单位一起确定业务和解决方案建模的相关性时,这些联系提高了可信度,并且通过分配资源支持企业的高优先级计划而保证了有效的支持。
同时,Peters的团队开始制定并且展示一整套培训课程。最佳实践被结合到公司的生命周期管理流程中,而且公司在实践交流活动中定期分享各种技能。五年后,所有这些活动的目标保持一致:确保为解决方案建模提供一致的“最佳实践”分析能力,而且在使用这些能力时将其对业务的影响嵌入BAE Systems的项目中。
中心分析团队可以提供建议、开展培训并发起活动。而一旦分析项目开始实施,各个业务单位要控制后续工作,并具备所需的专业知识。Peters采用他的联系人网络快速成立了由BAE Systems全球人才库和外部顾问机构的虚拟相关主题专家团队来满足每个团队的需求,为特定的业务问题提供了最佳的技能组合,从而帮助他们实现了这种过渡。
中心团队、业务单位专家和虚拟团队通力合作,大大提高了响应速度。Peters说:“在我们第一次为空运部门的基于绩效的‘可用性’项目建模时,我们花费了相当长的时间,原因是我们必须学习、培养和调整新的技术,而且因为这是一个巨大的计划。经过多次实施类似的项目,并重复利用过去五年中开发的模型,空运部门现在能够较快地进行建模和分析,而且对决策提供支持,这些只需几个小时即可完成,而不需花费数周时间。我们制定了通用的构件,以便在项目中重复利用分析知识。”然而,他指出,“如果不能谨慎地执行,模型在不同项目中的重复使用会伴有风险;因此,我们需要持续培训、更新和分享专业知识。”
Peters发现,分析技术的平均投资回报率为(20~50)∶1,其中很大一部分是带给客户的直接节约。通过使用分析技术应对绩效风险,同时传递成本的节约,BAE Systems尽可能地靠近客户,并且远离竞争对手。
表2.4 已转型的企业利用数据采取行动
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这三项技能——信息管理、分析技能与工具和基于数据的文化——中的每一项对于分析能力的完善都至关重要。掌握这些能力有助于已转型的企业管理、理解并使用数据,以创造竞争优势。