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揭示数据分析的黑暗科学

2017-10-18
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虽然很少有人会公开承认,但数据分析仍然是许多IT领导者的黑暗科学,充满着神秘和不可思议。然而,尽管分析技术有一些神秘的声誉,也一再证明,它是一种经过验证的科学,是一个强大的工具,通常可以显着提高生产力,效率,销售,利润和其他关键业务指标和目标。

田纳西大学业务分析助理教授Michel Ballings表示,今天的分析革命吸引了许多高级IT领导者的盲目。他说:“最近才有计算能力强大到足以实行高级数据分析。” “大部分资深IT领导者在数据分析革命之前就毕业了。”

技术咨询企业ThoughtWorks的首席数据科学家David Johnston指出,高级分析本质上是一种研究技能,大多数IT领导者和高管从未成为专业研究人员。“这些技能在学术界是最常见的,为此,最成功的数据科学家和分析经理是前学者。” 因此,许多老校信息技术领导者将惊奇和恐惧相结合的新兴分析计划。

拥抱未知

企业IT领导者需要认识到分析将为其稳定和结构良好的部门提出挑战。埃森哲数字技术咨询服务总经理Justin Honaman说:“在大型组织内部需要转变技术来推动数据和分析解决方案。” “许多传统的IT技能集不适用于新的分析引擎,代码库和数据管理结构在市场上迅速发展,从而增加了对新人才的需求。”

一家直销企业HackerAgency营销科学实行总监塞特·加斯克(Seth Garske)指出,许多IT部长可能会发现自己不确定采用分析方法的最佳方法,特别是考虑到与其他部门的重叠。他说明说:“尽管数据分析往往是技术性的,但它实际上更像是财务或会计业务。“这种误会在一些组织中造成了一些相当丑陋的草地战争。”

商业和技术咨询企业West Monroe Partners的高级分析高级经理Dan Magestro认为,如果IT领导者投入更多时间了解分析的工作原理,以及分析流程可用于帮助组织的方式,那么它将增加采用和缓和内部斗争的作用和责任。

更深入的分析常识也可以帮助IT领导者理解为什么这种方法经常看起来如此神秘。约翰斯顿说:“最好的数据科学是非常有创意的事情。” “管理人员不一定需要了解每个分析的内部要素,就像App项目的所有者不需要了解底层的技术内部部分一样。” 约翰斯顿说,最重要的是看到创造的价值。

与IT不同,解决方案通常在全球范围内被明显的广泛采用,分析流程往往是独一无二的。Magestro说:“选择最好的分析方法有时是简单的,有时是艺术。“例如,寻找数据中的因果关系通常意味着某种回归,而在大客户数据集中寻找类似特征可能涉及聚类算法。” 在优化营销预算时,分析专家可以从无数的方法中进行选择,从而可以做到这一点。“在这种情况下,通常更重要的一个方法是正确使用,并且具有良好的假设,而不是”最好的“方法,”Magestro说。

设定方向

企业分析计划是否应在IT或独立分析部门内集中化,或分散在各个业务部门之间,专家不同。许多人认为IT最有可能成为分析倡导者和技术支撑者,而不是作为所有企业分析计划的基础。约翰斯顿说:“数据分析在一个部门内不应该是孤立的。“相反,这是鼓励企业成长的一套技能。”

由于数据科学是一个快速发展的领域,因此即使有很多友好的竞争对手,多个团队也可以相互协作和相互学习有相当大的优势。“不同的团队将以不同的方式做事情,从而更快地探索整个领域,以便更好地发现最适合自己的商业环境的各种方法。”他指出。“通过轮流人员进出各种团队,可以进一步鼓励这种异想天开的想法。”

Honaman指出,卓越分析中心(COE)模型 - 一个领导和协调跨企业分析计划的团队或团队,已经讨论了很多年,但在业务部门中嵌入分析人才几乎没有任何支撑。“在传统IT中,通常有一个集中式模型,用于整合和管理运营数据,同时提供对该数据的访问,以便企业内的分析资源。然而,除了少数例外,这种方法不能很好地与各个业务部门的独特和专门的分析需求相结合。

马格斯特罗说,集中分析的情况在两种情况下是最强的:数据或技能协同作用广泛分散在不同的业务功能上,或者较不成熟的业务功能可以从中心团队提供的专业常识中获益。他说:“大家看到一个中心分析团队可以成为增加功能分析的临时催化剂的案例,在这种情况下,中央团队可能最适合高度专业化的需求,例如机器学习或人工智能。”

断言领导

无论企业内部如何或在何地起源,所有分析项目都需要强大和常识渊博的领导。俄亥俄大学在线公共管理硕士课程的领导和公共事务教授Anirudh Ruhil说:“关键是要掌握一个好的船长。” “您也希翼团队领导者拥有丰富的经验,因为这最终是衡量一个好的分析师。”

领导分析项目的人员绝对取决于企业的分析成熟度,其行业和遗产,其领导力量以及推动其战略和发展的具体业务领域,Magestro说。“在某些以销售为导向的业务中,营销分析的高级领导者可能会比其他领域的数据驱动更多的决策。”他指出。“在具有强大中央数据管理功能的企业中,IT领导者可能最有可能提升分析能力。”

分析人才竞争激烈。约翰斯顿说:“大多数企业已经明智地放弃了聘请三名博士的热门数据科学家来实行魔术,而不是建立更多的初级但能胜任的人的团队。他认为,如果遵循某些原则,这种战略几乎可以在任何地方取得成功。“你必须赋予他们成功的能力,”约翰斯顿说。“给他们数据,云计算和他们需要的任何工具”。

约翰斯顿还表示,管理层应该对分析团队保持宽松。他表示:“一个以高生产率提供的有效团队不需要一小群人就任何其他方面施加权力。“自然而然,就业人数越来越多,将承担起责任稍微高一些的角色,只因为他们更有经验,更有可能更了解如何完成手头的任务。”

管理咨询企业Navigate的经理Phil Schmoyer说,业务部门的代表从一开始就应该参与分析项目规划,从确定哪些指标跟踪到审查数据可视化仪表板。另一方面,培训业务经理和工作人员来说明数据不应该是一个主要的问题。他说:“如果一个分析小组的表现最佳,那么不应该需要培训人们来说明结果。” “[工具]应该被设计为直观的业务部门消化信息。”

驱散神秘

Honaman建议IT领导者放弃他们的分析恐惧和怀疑,并重点关注手头的挑战:对决策者的手采取可行的见解。他说:“市场营销人员,供应链从业人员,财务负责人和运营主管都对分析有着重要的意义,兴趣和投入。IT的作用是以任何可能的方式帮助创建清洁,可用的数据和洞察力来推动业务决策。

IT领导者不应该将分析视为一个不可思议的谜团,而应该帮助数据专家获取成功所需的数据和工具。约翰斯顿说:“大家经常看到由于官僚主义限制对数据科学团队而言是缺乏成功,而不是缺乏人才。” 他指出,例如,看到组织使数据访问变得太痛苦,使其值得追求并对可用工具进行严格限制是不寻常的。“这些约束可以通过三个或更多的因素轻松降低生产力,”约翰斯顿说。“想要保持这种雄心勃勃的人不会在这样的环境中保持很长时间,自然选择将让您拥有一个由温顺和不客气的人组成的分析团队,他们不会提供预期的价值。

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