大数据调查：有关数据分析发展的20个结论

　【中国智能制造网 智造快讯】今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一为重要的一项能力。　　
　　需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的优化。
　　
　　如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。数据中心的数据显示，企业平均分析到的数据只占其可用数据的不到1%。剩下那没有分析的99%会对公司造成什么样的影响?
　　
　　“大数据就是21世纪的石油，但数据本身是不会说话的。如果你不知道如何使用数据的话，它就毫无价值可言。这就好比石油，它本身也只是一团黏糊糊的东西，直到有人将它提炼成燃料。从大数据提炼出来的燃料就是企业的专有算法。专有算法能够解决执行中的具体问题，将会成为未来成功企业的秘密武器。下一轮数字淘金热的重点，就在于如何用数据来进一步做文章，而非仅仅处理数据。这才是算法经济的未来。”
　　
　　——Gartner副总裁兼研究主管彼得·森德高
　　
　　说到利用算法来实现价值，组织和企业都面临着巨大的机遇。但要做到这一点，企业必须发展自身的分析能力。要想发展出算法，企业必须抓住数据、分析数据，并将研究结果反馈到整个系统里(即所有利益相关方：员工、合作伙伴和客户)。Gartner预计，到2017年70%的公司将会发展出各自的分析中心。
　　
　　而当今的企业是如何利用数据分析取得竞争优势的呢?为了了解企业现在的数据分析情况，我们调查了的2000多位企业领导，主要研究以下三个问题：
　　
　　·数据分析在当今企业中的角色转变
　　
　　·数据分析的运用在哪些领域呈上升趋势
　　
　　·杰出企业(highperfomers)如何利用数据分析
　　
　　根据调查，我们有如下重要发现：
　　
　　1.数据分析跃为企业的战略重心。有90%的杰出企业表示，数据分析是他们制定整体战略和改善运营成果的关键。
　　
　　2.数据分析的应用案例急剧增加。杰出企业大量使用数据分析的可能性是落后企业的3倍，他们能在十多个领域中收集有价值的信息，平均分析的信息类别超过17种——这个数字几乎是落后企业的2倍。
　　
　　3.实时分析的时代已经到来。杰出企业利用现有分析工具获取及时有效信息的能力是落后者的5.1倍。
　　
　　4.杰出企业欣然采纳这种新的数据分析文化。团队里过半员工使用分析工具的可能性是落后团队的2倍。
　　
　　经过分析，我总结出了20条重要结论。
　　
　　1.到2020年，杰出企业有效分析的数据源数目将会增长150%，从2015年的20个数据来源增长到2020年的50个以上。
　　
　　2.缺乏自动化技术会给数据分析制造痛点。
　　
　　以下是数据分析的难点：
　　
　　1.需要手动将所有数据源导入到一个视图中;
　　
　　2.太多数据不能得到分析;
　　
　　3.花费过多时间更新电子数据表;
　　
　　4.分析者是业务分析师，而非终端用户;
　　
　　5.产出分析结果的周转周期太长;
　　
　　6.数据不能为终端用户定制;
　　
　　7.不能灵活地根据需求提供数据分析结果;
　　
　　8.企业用户无法完全相信业务成果;
　　
　　9.缺少迅速创建报告的自助服务接口;
　　
　　10.不能解答关键的商业问题
　　
　　总的来说，建立数据驱动型文化的关键在于三点：数据整合和定制的自动化，确保数据源的可信度，以及移动设备的实时报告。
　　
　　3.数据分析对制定企业战略至关重要。
　　
　　杰出企业更可能将数据分析视为战略制定和改善运营成果的重点，是落后企业的8.2倍。84%的杰出组织表示，到2017年，数据分析的重要性就会大幅提升。
　　
　　4.针对数据分析的投资将会增长。
　　
　　到2017年，杰出企业在数据分析方面的投资提高至少50%的可能性是落后企业的6.4倍。
　　
　　5.到2017年，企业领导将会在以下领域的数据和分析方面投入更多资源：
　　
　　·工具和技术(51%)
　　
　　·人才(35%)
　　
　　·培训(35%)
　　
　　在我看来，各个行业的企业领导人应当投入更多资金招揽数据和分析专才，比如数据科学家。杰出企业也应设立数据官(CDO)，并投资建立中央分析中心，这样就能精简佳实践模式的应用过程，针对企业实际情况开展具体的分析培训。在客户关系管理和分析平台方面的投资可以使分析结果的获取、定制和传递更为大众化，同时大幅提高业务敏捷性，便于达到预期成果。