許多組織都在努力從分析中獲取業(yè)務(wù)價值。Gartner的調(diào)查稱，到2022年，只有20%的分析洞察可以產(chǎn)生業(yè)務(wù)成果。就人工智能而言，Gartner說，今年80%的項目將始終“像煉金術(shù)一樣，由一群巫師在擺弄，其才能無法在組織中進一步擴大”。

設(shè)立分析項目或分析組織是一回事，從分析中獲得價值則是另一回事。由于冠狀病毒大流行對全球經(jīng)濟造成了巨大的破壞，各大公司在涉及分析和數(shù)據(jù)科學(xué)團隊方面的事情時可能會密切關(guān)注投資回報(ROI)。

“這與分析無關(guān)，甚至與洞察無關(guān)，而與影響有關(guān)。如果你不能產(chǎn)生影響，那你就是在浪費時間”，Mike Onders(總部位于俄亥俄州克利夫蘭市的KeyBank的部門級首席信息官兼首席數(shù)據(jù)官兼企業(yè)架構(gòu)負(fù)責(zé)人)這樣說道。

在這里，對業(yè)務(wù)結(jié)果的持續(xù)關(guān)注是關(guān)鍵，快速證明分析可以對業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響并大規(guī)模交付結(jié)果的能力也很關(guān)鍵。

益百利(Experian)的執(zhí)行副總裁兼全球分析和人工智能總經(jīng)理Shri Santhanam說：“我們實際上采取了逆向思維，即從我們希望取得的特定業(yè)務(wù)成果開始。最終，機器學(xué)習(xí)和人工智能往往是使我們達到最終目標(biāo)的手段，但實際上，我們所談?wù)摰膬?nèi)容，我們所共享的知識以及我們與客戶一起推動的事業(yè)才是更好的成果。”

獲得分析價值所面臨的障礙

Forrester Research的副總裁兼服務(wù)于首席信息官的首席分析師Brian Hopkins說，機構(gòu)壁壘是妨礙分析獲得投資回報的最大障礙。

“我們發(fā)現(xiàn)的問題是，首席信息官的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略將很多業(yè)務(wù)級別的變革，業(yè)務(wù)流程的變革，IT外部的新組織結(jié)構(gòu)統(tǒng)統(tǒng)包含在內(nèi)，從而對數(shù)據(jù)的定義和優(yōu)先事項做出決策，執(zhí)行數(shù)據(jù)隱私策略以及其他首席信息官無法控制但又不得不付出代價的事情。”

Hopkins說，許多公司正在向首席信息官求助，指望他們提供一種能從數(shù)據(jù)中獲取價值的技術(shù)解決方案，但它們卻忽視了更大的前景。無論它們?yōu)榧夹g(shù)編制多少預(yù)算，它們也許不得不在廣泛的業(yè)務(wù)變革中投入雙倍的資金。

“這些公司對數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的遠大抱負(fù)以預(yù)算的形式由首席信息官負(fù)責(zé)對各種技術(shù)解決方案進行投資，這些公司認(rèn)識到，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的成本遠不只是IT，還涉及很多業(yè)務(wù)變革”，Hopkins這樣說道。“該成本還包括流程變革，應(yīng)用程序變革，組織變革管理，激勵措施變革等等。”

首先，首席信息官必須與業(yè)務(wù)利益相關(guān)者建立伙伴關(guān)系。不過，最終，高層領(lǐng)導(dǎo)必須制定激勵機制來推動這些伙伴關(guān)系的發(fā)展。

Hopkins說：“你必須激勵業(yè)務(wù)管理者關(guān)心數(shù)據(jù)，你還要關(guān)心他們的數(shù)據(jù)在多大程度上可以被其它業(yè)務(wù)部門使用。這并非大多數(shù)首席信息官可以輕松駕馭并做出變革得事情。”

在本文中，IT領(lǐng)導(dǎo)者闡明了組織如何轉(zhuǎn)向由分析驅(qū)動的影響并為希望將數(shù)據(jù)實踐轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)資產(chǎn)的人出謀劃策。

分析責(zé)任

Onders說，KeyBank解決了這個問題，其方法是使業(yè)務(wù)線的利益相關(guān)者與分析團隊緊密合作，使這些利益相關(guān)者對分析團隊要求實施的分析項目所要實現(xiàn)的業(yè)務(wù)成果負(fù)責(zé)。對每一個項目，KeyBank都會創(chuàng)建一個簡明的章程，這些章程中描述了企業(yè)所要達到的結(jié)果以及評估該結(jié)果的指標(biāo)。該章程羅列了各個業(yè)務(wù)發(fā)起人，產(chǎn)品主管，分析主管，風(fēng)險主管和技術(shù)主管。

Onders說：“這一簡明的憲章指出，‘你正在考察的指標(biāo)是什么?’人們必須列出各項指標(biāo)。如果這些分析將改變某些東西，那么什么指標(biāo)將發(fā)生改變?你將對自己所期望發(fā)生的變革負(fù)責(zé)，就在此刻。分析如何使你取得這樣的進展?這是一種更具進取性的指標(biāo)驅(qū)動的，影響驅(qū)動的章程，它由高級業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者負(fù)責(zé)。”

業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者必須每隔一個月提交一份報告，該報告表明分析如何影響業(yè)務(wù)成果，從而證明對項目的持續(xù)投資是合理的。

Santhanam說，益百利的數(shù)據(jù)團隊還憑借與企業(yè)的緊密合作來推動分析計劃，包括強調(diào)“以一種可量化的方式澄清業(yè)務(wù)成果”。但是，益百利的分析理念也允許采用更靈活，迭代能力更強的方法。

Santhanam說：“我們首先要做一些不會因為問題本身而擴大化或變得難以應(yīng)付的事情。這使我們能夠擺脫一系列約束條件，從而使我們能夠非常迅速地運作，進行實驗并了解作用在哪里。”

為分析獲得成功而提升技能

但是，要使企業(yè)與IT部門在分析方面成功地建立合作關(guān)系就必須改變文化，因為業(yè)務(wù)專業(yè)人員不僅必須精通數(shù)據(jù)驅(qū)動的流程和技術(shù)，還必須在技能緊缺的領(lǐng)域填補空缺。

捷普(Jabil)是這樣一家公司，它向業(yè)務(wù)專業(yè)人士和高管傳授將分析轉(zhuǎn)化為有影響力的業(yè)務(wù)計劃所需的各種知識。這家制造服務(wù)公司多年來一直致力于成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)。在努力尋找數(shù)據(jù)科學(xué)家時，它創(chuàng)建了一個公民數(shù)據(jù)科學(xué)計劃來幫忙挖掘可供使用的數(shù)據(jù)。

捷普的首席信息官Gary Cantrell表示，捷普之所以能成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織是因為兩個關(guān)鍵的組成部分，即堅持不懈地關(guān)注如何解決業(yè)務(wù)問題以及努力獲得高管的支持。

盡管捷普很難得到業(yè)務(wù)管理者和高級管理人員的支持，但這終究是捷普在分析方面獲得成功的最重要因素之一。作為“公民數(shù)據(jù)科學(xué)”計劃的一部分，捷普創(chuàng)建了一個高管級別的培訓(xùn)隊列，主要高管要參加為期兩天的目標(biāo)明確的數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)計劃。當(dāng)高管們在尋找能用數(shù)據(jù)解決的各種問題時，該計劃有助于他們了解成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織的重要性。該計劃持續(xù)不斷地強化了高管的支持，其方法是在每個隊列完成該計劃后邀請高管聽取簡要匯報。

Cantrell說：“當(dāng)行政團隊漸漸發(fā)現(xiàn)組織的問題得到解決并且出現(xiàn)了有助于他們改善的結(jié)果時，我們真的漸漸得到了他們的支持和關(guān)注。公允地說，我們在前端做了很多推廣工作，花了三年時間讓高管們對此產(chǎn)生興趣。但是，過去兩年一直存在的問題如今卻成了，‘好吧，你正在用分析做什么?下一步要做什么?這需要時間來消化，但我們最終都一一解釋清楚了，方法就是將其與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來，因為業(yè)務(wù)可以體現(xiàn)價值。”

打破數(shù)據(jù)孤島

舊有的數(shù)據(jù)實踐也可能扼殺組織將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值的能力。而導(dǎo)致這個的罪魁禍?zhǔn)拙褪菙?shù)據(jù)孤島。

在過去的幾年中，拜耳作物科學(xué)(Bayer Crop Science)一直致力于將機器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用于業(yè)務(wù)的各個方面。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)(precision agriculture)一直是重點關(guān)注對象。拜耳作物科學(xué)的植物生物技術(shù)部的研發(fā)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人Michelle Lacy表示，公司對FAIR數(shù)據(jù)的遵守(這是科學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)布的一組科學(xué)數(shù)據(jù)管理和管理指導(dǎo)原則)是其數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，這有助于它打破數(shù)據(jù)孤島。

FAIR(可查找，可訪問，可互操作和可重用)有點類似于數(shù)據(jù)界的權(quán)利法案，該法案表明用戶必須能夠輕松地查找數(shù)據(jù)，用戶在做出決策時(同時依然遵循網(wǎng)絡(luò)安全性方面的策略)必須能夠訪問所需的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)必須可互操作，可重用。

Lacy說：“這非常重要。這是我們數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。”

通常，某一個小組開發(fā)的數(shù)據(jù)可能有助于其他小組所負(fù)責(zé)的工作。為了高效利用數(shù)據(jù)，各個小組必須知道這些數(shù)據(jù)的存在以及如何找到這些數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)必須兼容。

Lacy說：“如果你在單個工廠中運行各種測定，無論是現(xiàn)場測定還是在實驗室中進行不同的實驗，你必須能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)整合在一起。你可以視其為拼圖游戲，你運行的所有不同的檢測方法都是該拼圖的一部分。項目負(fù)責(zé)人必須將這些部分整合在一起。”

信任

向數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織的轉(zhuǎn)變與許多轉(zhuǎn)型一樣取決于對團隊成員和新流程的信任，從數(shù)據(jù)中得出的見解將對業(yè)務(wù)產(chǎn)生積極影響。

Santhanam說，在益百利，“四大支柱”為每個機器學(xué)習(xí)和人工智能項目提供了指導(dǎo)，它們分別是性能，擴展，采用和信任。

Santhanam說，從歷史上看，信任問題使銀行在用分析模型處理問題時畏首畏尾。

Santhanam說：“許多定位模型都是相當(dāng)簡單的邏輯回歸模型，因此，人們對創(chuàng)建更復(fù)雜，透明度更高的東西的信心會帶來一定程度的風(fēng)險，這使人們感到這種風(fēng)險超出了受到嚴(yán)格監(jiān)管的組織的風(fēng)險承受能力。不過,我們發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域的監(jiān)管框架和企業(yè)紛紛認(rèn)識到更復(fù)雜的算法和更復(fù)雜的技術(shù)的價值并且采取了一種分階段的方法，即用可解釋的人工智能框架進入該領(lǐng)域，這是十分負(fù)責(zé)任的做法。”

Santhanam補充說：“最終，推動影響力需要滿足這四個方面，如果你不以這些業(yè)務(wù)成果為目標(biāo)，那么你很容易迷失方向。”