驱动

影响力的第二个等级——驱动——包含组织从分析发现向价值创造过渡的能力。

驱动等级的层面包括文化、数据和信任,缺乏这些层面的组织难以从分析技术投资中创造价值(图5.7)。

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资料来源:IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。

图5.7 驱动层面的能力是组织从分析发现向价值创造演进的必要条件

推动组织创造价值需要一种以数据为驱动力的文化,这种文化鼓励在决策流程中使用分析能力,并且将数据提供给需要数据的人。强有力的治理和安全对于提升针对数据的信心至关重要,而且信任对于人员处理数据和洞察力非常必要——包括对于数据和人员的信任。

文化——数据和分析的可用性与实际应用

在分析领域投资的目的是影响业务成效。为了实现这一目的,组织必须在其决策流程中运用数据和分析能力。如果一个组织不具备基于事实的文化,它就难以从分析投入和分析能力中创造价值。

组织文化的培育是从上而下进行的。组织的基调和文化一般与其首席执行官和其他高级主管团队成员表现出的态度和行为一致。将使用分析植入组织的文化中,通常需要组织最高层的拥护态度和实际行动。

在大约四分之一的组织中(24%),首席执行官(CEO)和首席运营官(COO)成为使用分析洞察的主要拥护者。然而,平均来讲,非领先组织中,缺少分析能力拥护者的比例要比领先组织高两倍。

领先者基于数据和分析做出决策,因为他们能够获取决策所需的信息。50%的领先者根据数据和分析做出超过一半的决策(图5.8)。此外,近一半的领先者(42%)经常或者始终拥有决策所需的信息和分析结果。

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注释:领先者按要求确定他们个人根据数据和分析结果做出决策的比例;n=109。资料来源:IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。

图5.8 大多数领先者基于数据和分析做出大部分业务决策

一家全球电子制造商努力管理其海量的客户数据,以供决策流程中需要这些数据的人能够使用。公司将大量客户购买信息整合到单一存储库中,并且利用先进算法分析数据,从而更深入地洞察客户的采购行为。通过汇总并分析客户采购的历史和偏好信息,并且将这些数据提供给整个企业使用,公司现在能够了解哪些产品最畅销,以及在何处和如何做到这一点,从而优化其地区和渠道经销/销售战略。另外,公司还可以使用这些详细的客户分析数据对特定客户进行细分,并向这些细分客户群有针对性地推出更有效、个性化的营销活动。

通过在决策流程中利用这些方法,并采用分析能力,该制造商能够提高销售预测准确度,从而提高销售收入,增加销量,并且降低销售成本。公司还可以在新产品开发之前,对现有产品的关键销售特点进行分析,以促进产品创新和新产品的销售。

尽管这家全球制造商和其他大多数领先者可能已经在决策流程中使用了数据和分析能力,但仍有大量数据未得到利用。事实上,据Gartner预测,到2016年,90%的业务决策只是基于一部分可用的相关数据。3

数据——数据管理实践

决策者必须对数据有信心,这样才能使用数据指导行动。在从分析能力中获得最大价值的组织中,数据治理和数据安全足以为用户提供适度的信任,而且具有足够的灵活性,使业务用户能够满足多种不同的要求。此外,我们的研究指出,数据管理工作不佳的组织将会在从数据和分析能力中创造价值方面继续面临挑战。

领先者信任其组织中的数据。在领先的组织中,三分之二的受访者对于他们在日常决策流程中使用的数据和分析能力有足够信心(图5.9)。

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注释:领先者按要求描述他们对组织中数据和分析结果的质量的信任度。此处显示汇总的受访者答复;n=107。
资料来源:IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。

图5.9 三分之二的领先者表示信任其组织中数据和分析结果的质量

为了建立信心,领先者采用严格的企业级标准和强有力的数据管理实践,这不仅有助于确保数据时效性和质量,而且保证了数据安全性和隐私。

领先者采用结构化方法实现数据治理和安全,而且这种关注度在很大程度上推动了对机构内数据和分析的信任度。

超过一半的领先者(57%)拥有企业级标准、政策和实践,用于整合组织内的数据。这些标准涵盖整个数据管理实践,包括从接收到传输、静态和流数据的存储流程,以及元数据管理,保证了数据的可追溯性和企业数据定义。

为了保护这些数据,五分之一的领先者(20%)实施了严格的内部标准和安全的基础架构,用于所有类型数据和分析结果的收集、存储和使用,另有45%的领先者拥有相对更强大的系统,通过企业标准、政策和基于角色的访问等实践来保护敏感数据。

因为了解强有力的数据管理战略的重要性,一家欧洲社会服务机构希望更好地治理和保护数据,从而为市民提供更好的服务。该机构认识到,孤立的数据管理方法导致1100万家庭中的1800万受益人在每次申请不同福利时,必须重复提供先前已经提供给该机构的数据。这不仅使受益人感到受挫,部门之间也缺乏数据共享及最新的数据,而且管理效率低下。

管理人员决定整合数据,并改善数据质量,从而在多项计划中向市民、案件处理人员和服务商提供一致的信息。这样,该机构在向符合资格的受益人提供正确的服务方面提高了效率,并且使员工的工作效率提高了35%。

信任——组织内部的信任

直接影响组织从分析技术中获得价值的最意外的因素是组织内人员之间的信任度。我们的研究表明,组织内缺乏信任是价值实现的最主要障碍之一。

这并不是指对数据质量、分析可靠性和数据准确性的信任,而是人与人之间的信任——通过了解某人的特征和他们的能力而获得的传统的信任感。

信任程度——在高管、分析人员和数据管理人员之间,相信他人能够胜任工作,履行承诺并支持组织的最大利益——会显著影响在共享数据、信赖洞察结果和共同创造价值方面的意愿。在从分析技术中创造价值的组织中,个人信任度很高,而且无处不在。

领先者一般(而且好像真正地)相信组织中的其他人能够以最好的意图完成所胜任的工作。业务主管信任其他主管,而业务和IT主管之间互相信任的程度稍低。业务主管和其下属业务分析人员之间高度信任,而业务分析人员与和他们协作的数据分析人员之间互相信任(图5.10)。

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注释:领先者按要求确定组织内分析角色之间的信任度;n=108。
资料来源:IBM商业价值研究院2013年大数据与分析调研。

图5.10 领先者一般信任机构内的其他人能够胜任工作

然而,在领先组织中,当人性化程度降低时,信任度也开始崩溃。不足一半(44%)的领先组织表示其业务单位和IT部门之间信任度总体较强。

Nationwide Insurance客户分析副总裁Wes Hunt是信任创造价值这一理念的拥趸,也是推动我们考察信任作为分析流程一部分的业务顾问之一。

Hunt说:“如果没有信任,我不确定您如何能够获得分析洞察,或者根据洞察采取行动。”

他所在的组织通过教育和人们之间的互动来消除信任的障碍,包括解释如何进行分析,为何提出某些建议,或者分析人员为何认为建议能产生效果。他说,那些阻力通常与当前的行动没有任何关系,但可能是过去某个类似尝试失败所导致的结果。

他解释说:“在分析中,会有多个数据来源、多个分析消息和多个分析团队,它们各有自己的洞察、建议或观点。那么,如何使(内部数据)用户——无论是在客户服务一线还是高管人员——信任或者依赖他人的一系列洞察?”答案通常在于用户方对数据的信任、对数据细节的熟悉度以及他与分析提供方之间的个人关系。