如何将分析改变为业务成果

 

　　Onders说，KeyBank解决了这个问题，其方法是使业务线的利益相关者与分析团队紧密合作，使这些利益相关者对分析团队要求实施的分析项目所要实现的业务成果负责。对每一个项目，KeyBank都会创建一个简明的章程，这些章程中描述了企业所要达到的结果以及评估该结果的指标。该章程罗列了各个业务发起人，产品主管，分析主管，风险主管和技术主管。

 

　　Onders说：“这一简明的宪章指出，‘你正在考察的指标是什么?’人们必须列出各项指标。如果这些分析将改变某些东西，那么什么指标将发生改变?你将对自己所期望发生的变革负责，就在此刻。分析如何使你取得这样的进展?这是一种更具进取性的指标驱动的，影响驱动的章程，它由高级业务领导者负责。”

 

　　业务领导者必须每隔一个月提交一份报告，该报告表明分析如何影响业务成果，从而证明对项目的持续投资是合理的。

 

　　Santhanam说，益百利的数据团队还凭借与企业的紧密合作来推动分析计划，包括强调“以一种可量化的方式澄清业务成果”。但是，益百利的分析理念也允许采用更灵活，迭代能力更强的方法。

 

　　Santhanam说：“我们首先要做一些不会因为问题本身而扩大化或变得难以应付的事情。这使我们能够摆脱一系列约束条件，从而使我们能够非常迅速地运作，进行实验并了解作用在哪里。”

 

　　为分析获得成功而提升技能

 

　　但是，要使企业与IT部门在分析方面成功地建立合作关系就必须改变文化，因为业务专业人员不仅必须精通数据驱动的流程和技术，还必须在技能紧缺的领域填补空缺。

 

　　捷普(Jabil)是这样一家公司，它向业务专业人士和高管传授将分析转化为有影响力的业务计划所需的各种知识。这家制造服务公司多年来一直致力于成为数据驱动型企业。在努力寻找数据科学家时，它创建了一个公民数据科学计划来帮忙挖掘可供使用的数据。

 

　　捷普的首席信息官Gary Cantrell表示，捷普之所以能成为数据驱动型组织是因为两个关键的组成部分，即坚持不懈地关注如何解决业务问题以及努力获得高管的支持。

 

　　尽管捷普很难得到业务管理者和高级管理人员的支持，但这终究是捷普在分析方面获得成功的最重要因素之一。作为“公民数据科学”计划的一部分，捷普创建了一个高管级别的培训队列，主要高管要参加为期两天的目标明确的数据科学培训计划。当高管们在寻找能用数据解决的各种问题时，该计划有助于他们了解成为数据驱动型组织的重要性。该计划持续不断地强化了高管的支持，其方法是在每个队列完成该计划后邀请高管听取简要汇报。

 

　　Cantrell说：“当行政团队渐渐发现组织的问题得到解决并且出现了有助于他们改善的结果时，我们真的渐渐得到了他们的支持和关注。公允地说，我们在前端做了很多推广工作，花了三年时间让高管们对此产生兴趣。但是，过去两年一直存在的问题如今却成了，‘好吧，你正在用分析做什么?下一步要做什么?这需要时间来消化，但我们最终都一一解释清楚了，方法就是将其与业务关联起来，因为业务可以体现价值。”

 

　　打破数据孤岛

 

　　旧有的数据实践也可能扼杀组织将数据转化为业务价值的能力。而导致这个的罪魁祸首就是数据孤岛。

 

　　在过去的几年中，拜耳作物科学(Bayer Crop Science)一直致力于将机器学习和人工智能应用于业务的各个方面。精准农业(precision agriculture)一直是重点关注对象。拜耳作物科学的植物生物技术部的研发数据战略负责人Michelle Lacy表示，公司对FAIR数据的遵守(这是科学数据中发布的一组科学数据管理和管理指导原则)是其数据驱动转型的基础，这有助于它打破数据孤岛。

（编辑：淮安站长网）

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