新的分析要求是在特定情境下進(jìn)行描述性、預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析。

當(dāng)我與CIO或項(xiàng)目贊助人會(huì)面時(shí)，我首先做的一件事就是繪制他們的分析成熟度曲線。許多企業(yè)常常將儀表板與智能混為一談，他們認(rèn)為報(bào)告就是最終目標(biāo)，但實(shí)際上，這只是第一步。

為了使分析成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，我們必須從描述性洞察轉(zhuǎn)向預(yù)測(cè)性預(yù)見，并最終實(shí)現(xiàn)規(guī)范性行動(dòng)。每個(gè)階段都建立在上一個(gè)階段的基礎(chǔ)上，但隨著你向上攀登，價(jià)值曲線會(huì)急劇上升。

描述性分析：大多數(shù)企業(yè)的起點(diǎn)——也是停留點(diǎn)

描述性分析回答了“發(fā)生了什么?”的問題。

這些是你對(duì)歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告和儀表板可視化，展示了上季度的銷售額、凈推薦值(NPS)趨勢(shì)、運(yùn)營(yíng)情況或營(yíng)銷活動(dòng)表現(xiàn)。在許多方面，描述性分析就像是一面分析性的后視鏡。

大多數(shù)公司都是從這里開始的，因?yàn)檫@很熟悉、易于訪問且被廣泛采用，但這也是許多人感到舒適并停滯不前的地方。我曾與擁有數(shù)百個(gè)儀表板但仍無(wú)法解釋為何客戶流失率上升或如何降低它的企業(yè)合作過。

描述性分析的優(yōu)勢(shì)：

? 快速總結(jié)歷史數(shù)據(jù)

? 啟用績(jī)效監(jiān)控和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)跟蹤

? 提供廣泛的透明度和企業(yè)意識(shí)

其局限性：

? 告訴你發(fā)生了什么，但不會(huì)告訴你為什么發(fā)生

? 無(wú)法幫助預(yù)測(cè)或推薦行動(dòng)

? 通常是反應(yīng)性的——只有在問題變得代價(jià)高昂時(shí)才突出顯示

? 我總是告誡團(tuán)隊(duì)：漂亮的儀表板不是策略，而是需要策略的跡象。

預(yù)測(cè)性分析：將洞察轉(zhuǎn)化為預(yù)見

預(yù)測(cè)性分析使用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)習(xí)算法來回答“可能發(fā)生什么?”的問題。

這是分析開始積極影響決策的地方。我見過客戶使用預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)銷售渠道健康狀況、實(shí)時(shí)識(shí)別欺詐風(fēng)險(xiǎn)或評(píng)估哪些患者最有可能在出院后再次入院。

預(yù)測(cè)性分析的好處：

? 啟用前瞻性規(guī)劃和優(yōu)先級(jí)排序

? 幫助減少客戶流失、預(yù)測(cè)需求或預(yù)測(cè)停機(jī)時(shí)間

? 允許早期干預(yù)——在問題變成損失之前

采用的挑戰(zhàn)：

? 需要干凈、結(jié)構(gòu)良好的歷史數(shù)據(jù)

? 需要跨職能協(xié)作(分析+業(yè)務(wù)用戶)

? 需要強(qiáng)大的測(cè)試以確保模型準(zhǔn)確性和公平性

如果描述性分析幫助你理解發(fā)生了什么，那么預(yù)測(cè)性分析則使你能夠預(yù)見接下來會(huì)發(fā)生什么。

規(guī)范性分析：從知道到行動(dòng)

規(guī)范性分析回答了“我們應(yīng)該做什么?”的問題。

這是我們將優(yōu)化引擎、業(yè)務(wù)規(guī)則、AI和上下文數(shù)據(jù)相結(jié)合以推薦或自動(dòng)化最佳可能行動(dòng)的地方。想想電子商務(wù)中的下一步最佳優(yōu)惠算法、動(dòng)態(tài)酒店定價(jià)或物流路線優(yōu)化。

規(guī)范性分析能夠：

? 實(shí)現(xiàn)大規(guī)模優(yōu)化，通常實(shí)時(shí)進(jìn)行

? 將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策嵌入到運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中

? 自動(dòng)化復(fù)雜的權(quán)衡(例如，速度與成本、風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào))

實(shí)施的考慮因素：

? 需要業(yè)務(wù)用戶的信任——自動(dòng)化決策必須可解釋

? 通常需要重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程

? 需要治理護(hù)欄以避免“黑箱”風(fēng)險(xiǎn)

這三種級(jí)別的分析共同創(chuàng)建了一個(gè)分層的能力棧。描述性分析幫助你觀察，預(yù)測(cè)性分析幫助你預(yù)見，規(guī)范性分析幫助你行動(dòng)，但只有當(dāng)它們相互關(guān)聯(lián)并嵌入到業(yè)務(wù)流程中時(shí)，才能創(chuàng)造真正的價(jià)值。

擴(kuò)展AI分析的常見障礙

盡管我們?cè)贏I、機(jī)器學(xué)習(xí)和企業(yè)分析平臺(tái)上進(jìn)行了大量投資，但大多數(shù)企業(yè)仍然難以超越試點(diǎn)階段。我在各個(gè)行業(yè)中都親眼見過這種情況——高管們很興奮，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了出色的模型，但在將這些模型大規(guī)模運(yùn)營(yíng)化時(shí)卻出現(xiàn)了問題。

是什么阻礙了我們?

我觀察到轉(zhuǎn)型計(jì)劃中存在幾種一致的模式，它們通常屬于以下四個(gè)類別之一：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)孤島、治理差距和云成本蔓延。每個(gè)問題單獨(dú)來看都可能破壞勢(shì)頭，而當(dāng)它們結(jié)合在一起時(shí)，就會(huì)變得無(wú)法克服——除非直接解決。

數(shù)據(jù)質(zhì)量：AI計(jì)劃的沉默殺手

讓我們從最常被低估但最具影響力的障礙開始：數(shù)據(jù)質(zhì)量。

如果你的模型是基于不一致、不完整或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，那么結(jié)果將是有缺陷的——無(wú)論算法多么先進(jìn)。更糟糕的是，質(zhì)量低下會(huì)破壞信任，一旦失去信任，就很難贏回利益相關(guān)者。

現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是什么樣的?

? 同一客戶的不同ID有重復(fù)記錄

? 訂單歷史、發(fā)貨日志或電子健康記錄(EHR)中缺少字段

? 過時(shí)的定價(jià)表或銷售代表分配

? 輸入錯(cuò)誤、不匹配的類別和不正確的時(shí)間戳

在AI時(shí)代，“垃圾進(jìn)，垃圾出”仍然成立。

為什么數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)下降?

? 缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的輸入流程

? 沒有數(shù)據(jù)管理責(zé)任

? 過度依賴手動(dòng)輸入

? 無(wú)法強(qiáng)制執(zhí)行驗(yàn)證規(guī)則的遺留系統(tǒng)

如何解決?

? 引入端到端的數(shù)據(jù)分析和清洗管道

? 按領(lǐng)域分配數(shù)據(jù)管理員(例如，客戶、產(chǎn)品、位置)

? 使用儀表板監(jiān)控完整性、準(zhǔn)確性和新鮮度

? 使用基于AI的數(shù)據(jù)可觀察性工具檢測(cè)異常

優(yōu)先改進(jìn)對(duì)最高影響力用例有貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，而不是一次性改進(jìn)所有數(shù)據(jù)。將每個(gè)數(shù)據(jù)清理計(jì)劃與特定的業(yè)務(wù)成果聯(lián)系起來。

數(shù)據(jù)孤島和碎片化

即使數(shù)據(jù)質(zhì)量很高，它也常常存在于孤島中——分散在CRM、ERP、營(yíng)銷自動(dòng)化工具、電子表格和云文件共享中。

一些典型情況是什么樣的?

? 客戶數(shù)據(jù)在Salesforce中，產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)在Snowflake中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在Oracle中——沒有集成

? 區(qū)域系統(tǒng)使用不同的命名約定和字段格式

這種碎片化導(dǎo)致定義不一致、工作重復(fù)和多個(gè)版本的真相。它還使模型訓(xùn)練更加困難，生產(chǎn)部署更加復(fù)雜。

什么方法有效?

? 統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)

? 強(qiáng)大的元數(shù)據(jù)標(biāo)記和共享數(shù)據(jù)目錄

? 集成平臺(tái)(或數(shù)據(jù)架構(gòu)層)以統(tǒng)一訪問而不創(chuàng)建冗余

治理差距

如果沒有明確的治理，即使干凈、集成的數(shù)據(jù)也會(huì)變得混亂。我常見的治理挑戰(zhàn)包括：

? 部門之間沒有一致的數(shù)據(jù)定義

? 對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)(如收入或客戶終身價(jià)值)沒有達(dá)成共識(shí)的所有者

? 影子IT創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)集和儀表板

這些差距會(huì)導(dǎo)致延遲、不一致和風(fēng)險(xiǎn)。它們還會(huì)削弱對(duì)分析團(tuán)隊(duì)的信任，因?yàn)椴煌慕M報(bào)告不同的數(shù)字——即使是從同一系統(tǒng)中提取的。

強(qiáng)大的治理包括：

? 在業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)表中發(fā)布的共享數(shù)據(jù)定義

? 跨職能的數(shù)據(jù)治理委員會(huì)

? 指標(biāo)定義和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變更管理流程

? 與身份管理相關(guān)的基于角色的訪問控制

云成本蔓延

最后一個(gè)很少有人預(yù)料到但直到為時(shí)已晚才意識(shí)到的障礙是螺旋式上升的云成本。

分析工作負(fù)載——尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和分布式查詢——消耗大量資源。當(dāng)未得到管理時(shí)，成本可能在一年內(nèi)翻倍或三倍，消耗預(yù)算而不提供相應(yīng)的價(jià)值。

常見問題：

? 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境24/7運(yùn)行——即使沒有訓(xùn)練在進(jìn)行

? 未使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)存儲(chǔ)在昂貴的熱存儲(chǔ)中

? 儀表板每15分鐘自動(dòng)刷新一次，即使數(shù)據(jù)每周才變化一次

我推薦的做法：

? 為所有分析工作負(fù)載設(shè)置FinOps標(biāo)記和報(bào)告

? 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)作業(yè)使用自動(dòng)擴(kuò)展和搶占式實(shí)例

? 實(shí)施分層存儲(chǔ)策略

? 為意外的成本峰值或使用異常設(shè)置警報(bào)

將一切整合在一起

這四個(gè)障礙——數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)孤島、治理差距和成本蔓延——是相互關(guān)聯(lián)的。如果你只解決其中一個(gè)而不解決其他問題，你將只能獲得部分價(jià)值。但如果你一起解決它們，你將解鎖規(guī)模、信任和敏捷性。

構(gòu)建基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)民主化和自助分析

我在分析轉(zhuǎn)型中見證的最強(qiáng)大的轉(zhuǎn)變之一不是技術(shù)性的——而是文化性的。當(dāng)企業(yè)從完全依賴分析師和IT團(tuán)隊(duì)生成報(bào)告轉(zhuǎn)變?yōu)橘x予每個(gè)業(yè)務(wù)用戶生成、探索和根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動(dòng)的能力時(shí)，這種轉(zhuǎn)變就發(fā)生了。這種轉(zhuǎn)變被稱為數(shù)據(jù)民主化，根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，這是將分析從卓越中心轉(zhuǎn)變?yōu)橹匦牡淖羁旆绞健?/p>

什么是數(shù)據(jù)民主化?

從根本上說，數(shù)據(jù)民主化意味著給予每個(gè)授權(quán)人員訪問他們所需數(shù)據(jù)的權(quán)限，以他們能夠理解的形式呈現(xiàn)，并提供工具讓他們能夠根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動(dòng)——而無(wú)需等待IT部門。

這不是要打開閘門。這是關(guān)于對(duì)可信洞察進(jìn)行智能、受控的訪問。當(dāng)做得很好時(shí)，它使一線員工能夠以與分析師相同的嚴(yán)謹(jǐn)性做出決策——因?yàn)樗麄兙哂邢嗤目梢娦浴?/p>

民主化的關(guān)鍵推動(dòng)因素

三個(gè)支柱支持安全、可擴(kuò)展的民主化：工具、治理和技能。

自助工具

如果沒有現(xiàn)代工具，民主化將無(wú)法實(shí)現(xiàn)。今天的自助服務(wù)平臺(tái)使業(yè)務(wù)用戶能夠切片和切分?jǐn)?shù)據(jù)、創(chuàng)建可視化并構(gòu)建基本的預(yù)測(cè)模型。

推薦的功能：

? 拖放式儀表板(例如，Power BI、Tableau、Looker)

? 自然語(yǔ)言查詢(“顯示本季度按地區(qū)的銷售額”)

? 嵌入在CRM、ERP和生產(chǎn)力工具中的分析

但僅有訪問權(quán)限是不夠的。工具必須直觀、響應(yīng)迅速，并緊密集成到用戶工作流程中。將洞察嵌入到Salesforce、ServiceNow或Microsoft Teams中比給用戶另一個(gè)登錄門戶更能提高采用率。

治理：護(hù)欄，而非守門人

沒有治理的民主化會(huì)造成混亂。人們會(huì)根據(jù)不充分的數(shù)據(jù)做出決策或得出過時(shí)的報(bào)告結(jié)論。這就是為什么治理至關(guān)重要——不是作為阻塞者，而是作為信任的推動(dòng)者。

有效的治理包括：

? 帶有業(yè)務(wù)定義的認(rèn)證數(shù)據(jù)集的中央目錄

? 平衡可見性和保密性的基于角色的訪問控制

? 數(shù)據(jù)血緣跟蹤以顯示數(shù)據(jù)來源和轉(zhuǎn)換方式

? 審計(jì)日志以追蹤誰(shuí)訪問和修改了數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)據(jù)素養(yǎng)：缺失的倍增器

如果用戶不知道如何解釋數(shù)據(jù)或提出正確的問題，那么工具和治理將無(wú)關(guān)緊要。這就是數(shù)據(jù)素養(yǎng)的用武之地。數(shù)據(jù)素養(yǎng)并不是要把每個(gè)人都變成數(shù)據(jù)科學(xué)家。它是關(guān)于給予人們有效使用數(shù)據(jù)的信心和上下文。

什么有效：

? 分級(jí)培訓(xùn)計(jì)劃(初級(jí)、中級(jí)、高級(jí))

? 內(nèi)部數(shù)據(jù)倡導(dǎo)者，他們指導(dǎo)同行并整理最佳實(shí)踐

? 游戲化——表彰利用數(shù)據(jù)推動(dòng)可衡量成果的團(tuán)隊(duì)

數(shù)據(jù)民主化的好處

當(dāng)實(shí)施得當(dāng)時(shí)，數(shù)據(jù)民主化能推動(dòng)可量化的成果：

? 更快的決策：無(wú)需再等待三天才能獲得報(bào)告

? 更高的敏捷性：團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)實(shí)時(shí)看到的情況迅速調(diào)整

? 更高的數(shù)據(jù)信任度：人們知道數(shù)據(jù)來源以及如何解讀數(shù)據(jù)

? 更多的創(chuàng)新：業(yè)務(wù)用戶可以測(cè)試想法，運(yùn)行“假設(shè)”場(chǎng)景并提出實(shí)驗(yàn)方案

它還使數(shù)據(jù)專業(yè)人員能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r(jià)值的任務(wù)，如高級(jí)建模、架構(gòu)和治理，而不是回應(yīng)臨時(shí)請(qǐng)求。

民主化并非可選，而是戰(zhàn)略性的

我曾與一些企業(yè)合作過，其中一家企業(yè)僅由一名數(shù)據(jù)科學(xué)家支持1000名員工，而另一家企業(yè)則在每個(gè)團(tuán)隊(duì)中都嵌入了一名“數(shù)據(jù)翻譯者”。你猜哪家企業(yè)做出了更快、更明智的決策?

您必須首先擴(kuò)大訪問權(quán)限、技能和信任度，才能擴(kuò)大預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析的規(guī)模。數(shù)據(jù)民主化是連接孤立成功與企業(yè)級(jí)影響的橋梁。

預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析的實(shí)際應(yīng)用

對(duì)于許多領(lǐng)導(dǎo)者來說，預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析聽起來仍然很抽象。但根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，一旦確定了適當(dāng)?shù)氖褂冒咐⑵淝度霕I(yè)務(wù)流程中，其影響就會(huì)變得具體且可衡量。這些能力已不再是理論性的或?qū)嶒?yàn)性的。它們已經(jīng)在實(shí)際運(yùn)行中，正在改變公司規(guī)劃、行動(dòng)和服務(wù)客戶的方式。

預(yù)測(cè)性分析：預(yù)見未來

預(yù)測(cè)性分析利用歷史數(shù)據(jù)中的模式來預(yù)測(cè)未來結(jié)果。雖然算法的復(fù)雜程度可能各不相同，從邏輯回歸到深度學(xué)習(xí)，但其價(jià)值在于它們能幫助我們預(yù)見并預(yù)防問題。

以下是我看到的一些有影響力的使用案例：

客戶流失預(yù)測(cè)

在電信、零售銀行和SaaS業(yè)務(wù)中，預(yù)測(cè)模型會(huì)評(píng)估客戶行為模式(如使用量下降、延遲付款或負(fù)面服務(wù)互動(dòng))，并分配流失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，然后，企業(yè)可以主動(dòng)與這些客戶接觸，提供優(yōu)惠、支持或激勵(lì)措施。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

制造商和物流提供商使用傳感器數(shù)據(jù)和設(shè)備歷史記錄來預(yù)測(cè)哪些機(jī)器可能發(fā)生故障。他們不再等待故障發(fā)生，而是安排主動(dòng)維護(hù)，避免停機(jī)并節(jié)省資金。

需求預(yù)測(cè)

零售商、消費(fèi)品公司和電商平臺(tái)依賴需求預(yù)測(cè)來確保在正確的時(shí)間、正確的地點(diǎn)提供正確的產(chǎn)品，避免缺貨和庫(kù)存積壓。

規(guī)定性分析：智能地大規(guī)模行動(dòng)

規(guī)定性分析將我們從預(yù)測(cè)推向決策，應(yīng)用優(yōu)化和推薦引擎來根據(jù)可用數(shù)據(jù)確定最佳行動(dòng)方案。

當(dāng)預(yù)測(cè)性分析問“可能會(huì)發(fā)生什么?”時(shí)，規(guī)定性分析則問“我們應(yīng)該怎么做?”

物流中的路線優(yōu)化

像UPS和FedEx這樣的公司使用規(guī)定性算法來持續(xù)優(yōu)化配送路線，考慮距離、交通、天氣和服務(wù)水平承諾。這些系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)自動(dòng)調(diào)整路線，提高配送效率并降低燃油成本。

動(dòng)態(tài)定價(jià)和收益優(yōu)化

航空公司、酒店品牌和電商平臺(tái)使用規(guī)定性模型根據(jù)需求、庫(kù)存水平、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手定價(jià)和客戶細(xì)分來調(diào)整價(jià)格。

銷售和營(yíng)銷中的下一步最佳行動(dòng)

銷售和營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)使用規(guī)定性分析來確定與客戶互動(dòng)的下一步最佳優(yōu)惠、渠道或時(shí)機(jī)，從而推動(dòng)更高的轉(zhuǎn)化率和更個(gè)性化的體驗(yàn)。

異常檢測(cè)：未被充分關(guān)注的英雄

雖然異常檢測(cè)并不總是被明確分類，但作為預(yù)測(cè)性分析的一個(gè)子集，它值得被關(guān)注。通過標(biāo)記異常模式或偏差，異常檢測(cè)有助于公司早期發(fā)現(xiàn)欺詐、安全漏洞、設(shè)備故障或運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

示例包括：

? 在銀行業(yè)實(shí)時(shí)識(shí)別欺詐交易

? 在網(wǎng)絡(luò)安全中檢測(cè)異常登錄模式以觸發(fā)警報(bào)

? 在公用事業(yè)或醫(yī)療保健索賠中檢測(cè)賬單異常

將分析嵌入運(yùn)營(yíng)中

預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析的真正力量在于模型具有洞察力且被集成。這意味著每天將它們嵌入到工作流程、系統(tǒng)和決策過程中。

例如：

? 流失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分在CRM中顯示，以便留存團(tuán)隊(duì)可以立即采取行動(dòng)

? 路線調(diào)整直接推送到物流中的司機(jī)移動(dòng)應(yīng)用程序

? 定價(jià)變化在客戶門戶上實(shí)時(shí)更新

這種閉環(huán)集成確保了洞察力轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，且行動(dòng)轉(zhuǎn)化為可衡量的影響。

我經(jīng)常告訴高管團(tuán)隊(duì)，如果他們的分析最終只是一份PowerPoint演示文稿，那么他們就已經(jīng)輸了。真正的預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析不僅僅為決策提供信息;它們還會(huì)自動(dòng)化決策、優(yōu)化決策并將其嵌入企業(yè)的核心中。

向高層證明并傳達(dá)分析的投資回報(bào)率

根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，任何分析計(jì)劃中最容易被忽視的方面不是技術(shù);而是商業(yè)案例的溝通。預(yù)測(cè)性和規(guī)定性模型經(jīng)常因其技術(shù)準(zhǔn)確性而受到贊揚(yáng)，但卻未能贏得高層的支持。為什么?因?yàn)樗鼈儧]有清楚地闡述一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)：創(chuàng)造了什么商業(yè)價(jià)值?

如果您的模型提高了客戶終身價(jià)值、減少了欺詐、縮短了履行時(shí)間或節(jié)省了數(shù)百萬(wàn)美元的基礎(chǔ)設(shè)施成本，那很棒，但是，除非高層看到這些成果以投資回報(bào)率、關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)和商業(yè)影響的語(yǔ)言呈現(xiàn)出來，否則它將被視為另一項(xiàng)分析實(shí)驗(yàn)。

我曾與一些團(tuán)隊(duì)合作過，他們構(gòu)建了出色的解決方案，但卻難以證明其相關(guān)性。我也曾幫助一些陷入困境的計(jì)劃通過改變其價(jià)值的呈現(xiàn)方式而獲得關(guān)注。本節(jié)將討論如何做到這一點(diǎn)——以引人共鳴的方式證明并傳達(dá)ROI。

高層關(guān)心什么

高管們并不關(guān)注模型的準(zhǔn)確性。他們關(guān)注的是商業(yè)轉(zhuǎn)型。以下是他們關(guān)注的內(nèi)容：

收入提升

? 由于更好的定位或個(gè)性化而增加的銷售或追加銷售率

? 通過優(yōu)化旅程提高的轉(zhuǎn)化率

? 基于需求預(yù)測(cè)的市場(chǎng)擴(kuò)張

成本降低

? 手動(dòng)流程的自動(dòng)化(如理賠處理、報(bào)告生成)

? 庫(kù)存優(yōu)化或供應(yīng)鏈效率

? 由于AI引導(dǎo)的互動(dòng)而降低的客戶服務(wù)成本

風(fēng)險(xiǎn)緩解

? 改進(jìn)的欺詐檢測(cè)

? 減少的合規(guī)違規(guī)或?qū)徲?jì)風(fēng)險(xiǎn)

? 通過預(yù)測(cè)性維護(hù)減少的停機(jī)時(shí)間

價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間

? 更快的上市時(shí)間

? 更短的產(chǎn)品開發(fā)周期

? 更短的洞察或行動(dòng)時(shí)間

這些指標(biāo)可以確保資金、推動(dòng)規(guī)模并贏得信任。

衡量ROI的框架

好消息是：您不需要金融學(xué)位來證明ROI。您需要一致的技術(shù)和將分析工作與成果聯(lián)系起來的承諾。

基線與實(shí)施后對(duì)比

這是最直接且通常最有效的方法。在模型部署前測(cè)量關(guān)鍵指標(biāo)，然后跟蹤隨時(shí)間的改進(jìn)。

示例：

? 實(shí)施流失模型前：20%的流失率

? 實(shí)施流失模型+干預(yù)活動(dòng)后：15%的流失率

? 財(cái)務(wù)影響：保留5%的客戶=每年節(jié)省800萬(wàn)美元的收入

A/B測(cè)試或?qū)φ战M測(cè)試

在一個(gè)組或區(qū)域中運(yùn)行模型，并保留另一個(gè)作為對(duì)照組。差異即為ROI。

示例：

? 使用AI的個(gè)性化活動(dòng)與通用活動(dòng)

? AI組：7%的轉(zhuǎn)化率;對(duì)照組：4%

? 提升：3%=6個(gè)月內(nèi)增加420萬(wàn)美元的銷售額

如何向董事會(huì)展示分析的ROI

即使您的團(tuán)隊(duì)測(cè)量了正確的事情，您也必須有效地傳達(dá)它們。使用商業(yè)語(yǔ)言，而不是術(shù)語(yǔ)：

? 說“我們節(jié)省了50萬(wàn)美元的欺詐損失”，而不是“模型具有94%的精確度”

? 說“模型使我們能夠提前10天進(jìn)行干預(yù)”，而不是“我們將誤報(bào)率降低了18%”

可視化成果

構(gòu)建顯示影響而非復(fù)雜性的高管儀表板。

使用條形圖、趨勢(shì)線和水fall圖來顯示長(zhǎng)期收益。

講述成功故事

將數(shù)字與人類背景相結(jié)合。分享區(qū)域銷售團(tuán)隊(duì)如何因AI引導(dǎo)的定位而超出配額，或?qū)嵤╊A(yù)測(cè)性路由后供應(yīng)鏈延遲如何減少的故事。

CIO們必須成為講故事的人——而不僅僅是技術(shù)人員。

分析作為戰(zhàn)略資產(chǎn)

我向每位CIO提出一個(gè)關(guān)鍵建議：將您的分析團(tuán)隊(duì)視為利潤(rùn)中心，而非成本中心。

這意味著：

? 跟蹤創(chuàng)造的價(jià)值與運(yùn)營(yíng)成本

? 創(chuàng)建內(nèi)部案例研究以推廣成功經(jīng)驗(yàn)

? 與財(cái)務(wù)審查一起舉行季度“影響審查”會(huì)議

分析應(yīng)被視為投資組合——每個(gè)使用案例都有成本、潛在回報(bào)和價(jià)值實(shí)現(xiàn)曲線。

沒有高管期望完美。但他們確實(shí)期望清晰。如果您的團(tuán)隊(duì)能夠?qū)?shù)據(jù)科學(xué)工作與具體的商業(yè)成果(如獲得的收入、降低的風(fēng)險(xiǎn)和改進(jìn)的效率)聯(lián)系起來，那么您將能夠維持分析計(jì)劃并擴(kuò)大其影響力。

操作手冊(cè)：CIO和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的實(shí)用步驟

到目前為止，您已經(jīng)了解了分析的戰(zhàn)略重要性、探討了技術(shù)和文化障礙，并回顧了如何證明價(jià)值。但如果您是CIO或業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，您的下一個(gè)問題可能是：“我接下來到底應(yīng)該做什么?”

您不需要一個(gè)多年的路線圖來開始——您需要的是動(dòng)力。這就是為什么我推薦一個(gè)30-60-90天的計(jì)劃：一個(gè)集中、結(jié)構(gòu)化的方式來構(gòu)建試點(diǎn)、產(chǎn)生影響并為擴(kuò)展奠定基礎(chǔ)。

以下是完整的分析加速路線圖，包含敘述性上下文和表格形式的視覺摘要。

30-60-90天分析加速路線圖

第一階段(第1-30天)：對(duì)齊與評(píng)估

第一階段側(cè)重于業(yè)務(wù)對(duì)齊，而非技術(shù)實(shí)施。成功取決于目的的清晰性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備情況。

執(zhí)行以下操作：

? 選擇一個(gè)重要的問題(如減少流失、提高轉(zhuǎn)化率、優(yōu)化路線)

? 避免過于抽象的使用案例;選擇影響收入、成本或客戶體驗(yàn)的問題

? 使分析、業(yè)務(wù)和IT領(lǐng)導(dǎo)者圍繞成功的樣子達(dá)成一致

? 進(jìn)行快速數(shù)據(jù)評(píng)估：我們是否有正確的數(shù)據(jù)?它是否干凈?誰(shuí)擁有它?

? 現(xiàn)在就設(shè)定關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，以便以后可以衡量影響

執(zhí)行以下操作：

? 結(jié)合業(yè)務(wù)背景準(zhǔn)備和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

? 使用經(jīng)過驗(yàn)證的工具，如Data Robot、Azure ML或在筆記本中使用Python/SQL

? 頻繁讓業(yè)務(wù)用戶參與進(jìn)來——測(cè)試模型的可解釋性和實(shí)用性

? 創(chuàng)建一個(gè)試點(diǎn)儀表板，或?qū)⒛Ｐ头謹(jǐn)?shù)嵌入到一個(gè)沙盒應(yīng)用程序中

? 運(yùn)行回溯測(cè)試和模擬，以估計(jì)業(yè)務(wù)影響

最佳實(shí)踐：每周提供見解和原型。通過迭代建立信心，而非神秘感。

第三階段(第61-90天)：部署與擴(kuò)展

試點(diǎn)成功后，現(xiàn)在可以將模型投入實(shí)際工作。將其嵌入到?jīng)Q策制定的地方，跟蹤其表現(xiàn)，并分享早期成果。

執(zhí)行以下操作：

? 將模型部署到生產(chǎn)工作流程中(如營(yíng)銷工具、CRM、ERP)

? 培訓(xùn)用戶并整合反饋循環(huán)

? 實(shí)時(shí)監(jiān)控指標(biāo)——關(guān)注技術(shù)性能和業(yè)務(wù)成果

? 記錄經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，更新假設(shè)并解決瓶頸問題

? 制定擴(kuò)展路線圖——重用代碼、管道和方法論

關(guān)鍵成功因素

要使這一策略奏效，以下是我一直強(qiáng)調(diào)的五條規(guī)則：

? 從小處著手，志存高遠(yuǎn)。選擇高影響力但可控的用例

? 業(yè)務(wù)必須擁有問題。IT構(gòu)建工具，但價(jià)值在于業(yè)務(wù)推動(dòng)采用

? 使結(jié)果可見且可視化。在每次高管簡(jiǎn)報(bào)中，儀表板和圖表都優(yōu)于電子表格

? 早期規(guī)劃擴(kuò)展。模塊化模型、可重用組件和受控管道可以節(jié)省時(shí)間

? 持續(xù)溝通。每周更新保持勢(shì)頭;月度回顧展示投資回報(bào)率

為何有效

這種方法不需要AI實(shí)驗(yàn)室或七位數(shù)的預(yù)算。它快速、專注且可擴(kuò)展。最重要的是，它通過將分析結(jié)果與業(yè)務(wù)成果聯(lián)系起來，而非僅僅提供見解，從而建立了業(yè)務(wù)信譽(yù)。

到第90天，你將擁有：

? 一個(gè)投入生產(chǎn)的用例

? 獲得高管支持

? 汲取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為企業(yè)規(guī)模擴(kuò)展提供信息

? 一個(gè)可在整個(gè)企業(yè)中應(yīng)用的可重復(fù)模型

從洞察到競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

我想分享一個(gè)我在各行各業(yè)和各種規(guī)模的企業(yè)中觀察到的強(qiáng)大真理：分析成熟度不是奢侈品——它是競(jìng)爭(zhēng)的必要條件。在動(dòng)蕩中繁榮發(fā)展的公司與停滯不前的公司之間的區(qū)別，不僅僅在于誰(shuí)擁有最多的數(shù)據(jù)。而在于誰(shuí)能更快、更重復(fù)、更負(fù)責(zé)任地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。

太多企業(yè)將預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析視為“創(chuàng)新軌道”，一個(gè)與核心運(yùn)營(yíng)脫節(jié)的獨(dú)立、實(shí)驗(yàn)性的游樂場(chǎng)。這是一個(gè)錯(cuò)失的機(jī)會(huì)。當(dāng)AI驅(qū)動(dòng)的分析嵌入到你的業(yè)務(wù)日常運(yùn)作中時(shí)，它就成為了一個(gè)力量倍增器——推動(dòng)決策更快，使戰(zhàn)略與執(zhí)行保持一致，并揭示人類直覺可能錯(cuò)過的見解。

但分析不會(huì)自行擴(kuò)展。正如我在本文中所分享的，它需要高管支持、可信的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、創(chuàng)新的云成本管理，以及最重要的是，一種將數(shù)據(jù)視為產(chǎn)品而非副產(chǎn)品的文化。

從描述性到?jīng)Q策性

讓我們花點(diǎn)時(shí)間反思一下我們規(guī)劃的旅程：

? 描述性分析幫助我們理解發(fā)生了什么

? 預(yù)測(cè)性分析向我們展示接下來可能發(fā)生什么

? 規(guī)定性分析告訴我們?cè)撛趺醋觥以絹碓蕉嗟兀鼤?huì)為我們?nèi)プ?/p>

它們共同創(chuàng)造了一個(gè)智能連續(xù)體，推動(dòng)更智能、更快、更敏捷的決策。那些將這些層次整合起來——不是孤立地，而是作為其運(yùn)營(yíng)模型的一部分——的企業(yè)，創(chuàng)造了我所說的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：比市場(chǎng)更快地學(xué)習(xí)、適應(yīng)和行動(dòng)的能力。

我們的下一步

下一波企業(yè)轉(zhuǎn)型將不僅由AI塑造，還將由那些能夠在各個(gè)職能中運(yùn)營(yíng)AI的企業(yè)塑造。預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析已不再是前沿技術(shù)——它們已經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)。如果我們有思想、有結(jié)構(gòu)、有信任地應(yīng)用它們，它們將重新定義我們的領(lǐng)導(dǎo)方式。

我見過預(yù)測(cè)模型指導(dǎo)數(shù)百萬(wàn)美元的投資，規(guī)定性路線節(jié)省數(shù)百萬(wàn)的運(yùn)輸成本，異常檢測(cè)保護(hù)整個(gè)業(yè)務(wù)單元免受欺詐。但我也見過創(chuàng)新模型因利益相關(guān)者不信任數(shù)據(jù)——或不知道模型存在——而被閑置。

這就是為什么我相信，作為CIO和架構(gòu)師，我們的工作不僅僅是啟用分析——而是將其制度化，使其成為企業(yè)運(yùn)作不可分割的一部分，使“數(shù)據(jù)怎么說?”不再是一個(gè)創(chuàng)新問題，而是一種本能反應(yīng)。

競(jìng)爭(zhēng)格局正在迅速變化，但如果你擁有工具、人才、信任和擴(kuò)展預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析的堅(jiān)韌不拔——你的企業(yè)沒有理由不在未來幾年中領(lǐng)先。讓我們使分析不僅僅是一種能力——而是一種催化劑。