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第二部分：分析
一旦为寻找和管理数据奠定了坚实的数据基础，追求行动速度的企业需要集中精力分析数据，并确定最有可能对业务产生积极影响的洞察。
为了提供有意义的、及时的洞察，企业必须快速分析全面的数据集。我们发现，领跑者在加快数据分析方面具有差异化优势主要来源于三项能力：
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·通过分析不同数据集而创建更有意义的洞察。
·全面使用高级分析方法。
·利用掌握业务知识和分析能力的人才。
分析不同数据集
领跑者通过分析全面的数据集，通常是外部数据集，而创建对组织绩效有影响的业务驱动的洞察，从而实现差异化优势。我们发现，在18个数据源中，领跑者非常倾向进行分析的数据源有9个（图6.9）。
资料来源：IBM商业价值研究院2014年全球分析研究。n=每个数据类型平均525。
注释：对于每个来源，参与者的收集和分析比例占第二位。
图6.9 领跑者收集和分析的数据集远多于其他任何企业
这些来源分为三类：
1．交互数据
这些数据通过提供意见、产品和服务反馈，以及在个人和集体层面的众包创新，为客户交互、营销和产品开发提供了更丰富的借鉴。将这些信息整合到产品和服务开发中可以改善客户体验。
2．第三方数据
这些数据创建了更强健的内部数据集版本，通过提供更深入的洞察而支持营销和销售战术、运营效率和财务预测。这也可能降低外部因素带来的风险，例如竞争对手的举措和天气状况。
3．内部流程
这些数据用于对企业运营进行的深入分析，可降低或消除成本，并提高生产力和效率。这些数据可以满足当前更苛刻的客户对敏捷性的需求。7
使用先进的分析方法
速度驱动型企业不仅使用更先进的分析方法，而且在企业内更广泛地使用这种方法而加快数据分析。先进分析方法的广泛使用是区分领跑者和慢跑者的重要因素。
这些先进的分析方法可以分为四种类型：描述性、诊断性、预测性和指定性。根据需要解决的业务问题，每个数据类型在企业的分析过程中都有特定的用途（图6.10）。
图6.10 多种分析类型用于解决不同的业务挑战
每个群体中的大多数受访者都在某种程度上使用四种关键分析方法，但都不像领跑者那样广泛使用。三分之二的领跑者全面使用描述性分析，而慢跑者不到一半，其他两个群体的数量更少。与此相似，绝大多数领跑者全面使用诊断性分析方法，而其他群体仅三分之一。在使用前瞻性的预测性分析方法方面，领跑者也领先于其他群体，超过三分之一的受访者在多个业务流程中广泛使用，而超过三分之一的慢跑者使用指定性分析方法推动流程的自动化。
利用人才
从2010年起每年一次的IBM商业价值研究院全球分析研究中，企业的首要挑战——无论我们提问的方式是什么——一直是“如何使用数据和分析技术影响”业务表现、业务成效或竞争优势。2014年的研究也是如此，56%的受访者认为他们最大的挑战是没有这方面的能力。8
由于难以找到将业务和分析知识结合在一起而创建洞察的人才，这一挑战将继续存在。领跑者深切感受到在人才方面的能力差距，超过三分之二的受访者将此视为三项首要技能差距之一，而稍高于三分之一的受访者也分别选择了业务分析和数据分析技能（图6.11）。
资料来源：IBM商业价值研究院2014年全球分析研究。n=1086；大中华区受访者：n=77。
图6.11 随着企业寻求速度驱动的分析方法，对掌握数据分析技能和业务知识的人才的需求将变得更加紧迫
但是，其他每个群体对于数据和业务分析人才的缺乏同样感触很深。数据表明，随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得更加明显。这一点非常重要，因为业务和分析技能的组合在速度驱动型企业中至关重要，有助于企业更深入地了解最重要的业务驱动力——以及理解这些所需的相关数据——以更快地将洞察转变为行动。
大中华区企业的分析技能差距主要集中在分析与业务知识相结合、业务分析和数据整合这三个方面。其中，缺乏分析和业务知识相结合的能力以及相应的人才同样是大中华区企业面临的首要挑战。
分析案例研究：加快医院的批准速度，以节省时间并且尽可能地挽救生命9
据医学研究院统计，美国数万亿美元医疗花费中的30%都被浪费了。10尽管这一统计数字是由多个因素导致的，但减少浪费的一个方法是改进利用率管理（UM）流程，即医疗保险的预审批工作。
美国领先的健康福利公司之一WellPoint的高管认为利用率管理可帮助服务商更快、更一致地做出医疗决定。其目标是加快医生治疗请求的处理，在批准过程中节省会员的时间并提高效率，同时继续根据医疗证据和临床实践指导准则做出决策。
WellPoint采用IBM Watson认知系统，并根据临床和患者数据向医护人员提供批准建议，利用假设生成和基于证据的学习方法提出按置信度评分的建议，从而帮助护士做出利用率管理决策。新系统在几秒钟内响应所有请求，而对于以前的利用率管理流程，紧急的预授权需要72小时，选择程序则需要三至五天。
WellPoint首席医疗官Sam Nussbaum博士解释说：“Watson的强大能力在于它能够快速分析海量最新科学和临床研究与患者数据，从中提取最相关的个性化信息，从而帮助制定决策。”
建议/实际行动
努力追求快速行动的企业应注重通过数据和洞察对业务产生积极影响。
1．从外部获得洞察
·整合外部数据，增加客户档案、交互和运营的深度。了解关于客户或运营的基本情况已不足以满足要求。企业需要利用外部信息增强这些基础数据。对于客户来说，这可能意味着增加偏好、行为、社会经济因素和决策影响者；对于业务运营来说，这可能包括外部金融和经济数据或者内部传感器和制动器数据。这些信息提供了当前大多数企业忽视的理解深度。率先确定市场中的新趋势或者防止业务停摆有助于实现增长，即使是在低速增长的市场中。
·利用社交媒体和客户生成的文本确定行为模式、趋势和情感。利用这些渠道更好地快速了解客户的偏好和习惯，并且确定产品和服务的优势与劣势。对产品缺陷和服务中断的快速响应可以逼迫竞争对手陷入困境。但是，社交分析不仅仅涉及客户行为，它还包括趋势和事件数据。例如，与医院签到和状态更新相关的趋势分析可在发生灾难时帮助更快地识别疾病爆发或紧急服务需求。
2．全面使用更深入的分析
·将全面使用预测性分析作为优先选择。在当前快速变化的市场中，直觉和历史信息并不能很好地预测未来。利用分析能力找出欺诈行为、预测成果并指导行动可以降低市场策略失误、机会丧失和无法识别风险的概率。
·使用指定性分析方法提高员工能力。对于客户和员工来说，没有什么比无法处理请求或者仅提供一般性响应的服务代表更让人有受挫感。在每个机会出现时，企业需要通过将分析能力嵌入到一线流程中而提高员工能力，并使员工能够快速而准确地采取行动。对于经常面临着大量选择而在如何创造最大价值方面缺乏行动路线指导的后端办公室人员，情况亦是如此。
3．应对技能差距
·向企业中最优秀的人才学习。与企业内的人才保持联系——即少数使用预测性或指定性分析方法的人才——拓展其他人的技能。制定强有力的内部专业计划，使那些已经了解企业基础业务的分析人员和高管掌握分析能力。共享资源和知识是培养技能的高性价比途径，并且有助于减少到处寻找人才的需求。
·根据业务需要从外部补充技能。并非所有企业都需要全职数据科学家，对于仅用于解决特定挑战的特定分析技能也是如此。企业应当对满足大多数分析需求的人才和技能进行投资，对于难以发现和部署且费用昂贵的关键特定技能，企业可以考虑通过供应商来补充。
大中华区企业特别缺乏将分析用于提升业务表现的能力，以及既懂数据分析又知道如何与业务结合在一起的人才。因此，在引进人才的同时，企业应该更加注重通过多种方式在企业内部培养这方面的人才。另外，中国企业在数据管理方面，特别是数据整合方面的能力需要提高，包括整合内外部数据，建立数据关联性，以及提升综合数据管理能力，包括数据整合、准备、迁移和存储等。
