那么在企業(yè)內(nèi)究竟如何啟動一個分析過程？

    有效使用數(shù)據(jù)的企業(yè)關注于他們想要解決的業(yè)務問題，在數(shù)據(jù)的幫助下使用所需分析和決。因此，兩個關鍵操作詞是“數(shù)據(jù)”和“決定”。

    Gartner框架分析是開始分析旅程的一個很好的參考。它顯示數(shù)據(jù)如何是所有決策的根源，基于人工輸入量子參與決策，可以將分析分為不同階段：描述性、診斷、預測和說明性。此外，一旦根據(jù)決定采取行動，會生成更多的數(shù)據(jù)反饋到數(shù)據(jù)庫中，在模型中使用。

    對于任何組織，有四個重要步驟設置它。

    為正確的業(yè)務需求建立正確的數(shù)據(jù)流

    第一步是在最影響經(jīng)濟增長和成本的這些部門設置正確的數(shù)據(jù)流。對于一些公司來與客戶交互的銷售部門是首選。在一些工業(yè)企業(yè)，可能產(chǎn)生大量操作數(shù)據(jù)的工廠，而對于其他人，它是涉及大量采購和成本信息的供應商交互。

    檢查數(shù)據(jù)的可靠性和可用性，適時，有質(zhì)量地產(chǎn)生任何分析旅程的初始議程。

    提供關鍵績效指標和描述性分析

    下一步是將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息，用于決策。重點是關鍵績效指標（KPI），為企業(yè)描述正在發(fā)生的事情及其原因。

    雖然這些信息是可在傳統(tǒng)的商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)上得到，現(xiàn)在可以實時，更精度級別的得到，有視覺儀表板并跨企業(yè)的層次結(jié)構(gòu)交付。這樣的分析稱為描述性和診斷分析。

    圖形化的方式看信息帶來了生動的因果關系，以有效的方式，并顯示出可以立即行動的異常值。

    例如，在一個快速消費品公司，零售商可以得到每日SKU的，和訂單的二次銷售，而不是早些時候的品牌總數(shù)，因為有更好的帶寬和更低存儲成本（SKU代表庫存單位）。這些可以結(jié)構(gòu)化觸發(fā)異常警報，有更好的性能評價。這樣的儀表盤也可以呈現(xiàn)在移動設備上，可以部署給現(xiàn)場主管，使他們?nèi)粘；仡櫋?/p>

    啟動預測分析項目

    更低的帶寬成本加上云計算使大量的歷史數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以更好地用于預測分析。事實上，預測分析可以作為基礎，進一步擴大到算法和人工智能（AI）主導的業(yè)務。因此有必要在這個空間開始一些構(gòu)建分析能力的項目。

    通常最簡單和影響力高的項目往往是在預測領域�？梢詾橄�費品公司預測成品，為日用品主導的公司預測原材料價格，或預測市場增長，客戶忠誠度或銀行客戶風險概況,等等。

    預測模型也用于操作層面，預測工廠故障或停機時間，人力資源部門的滯留預測。建立行為標準，為項目分配適當?shù)馁Y源,然后收集相關數(shù)據(jù)，與合適的合作伙伴一起幫助這些項目獲得成功。

    創(chuàng)建一個人才和過程的文化

    為了構(gòu)建分析能力，還需要制定正確的治理過程以及開發(fā)合適的人才和文化。

    讓算法模型運行在清潔數(shù)據(jù)之上不足以驅(qū)動分析。必須有正確的技能人才像數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)處理能力以及商業(yè)頭腦。

    最后，這些行動需要來自頂層的贊助，有正確，及時的管理和審查過程。

    最終目標必須為所有的團隊成員所知，這樣才不至于有人在任何新項目旅途中迷失。

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本文標題：如何開始一個分析之旅

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