大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析在企業(yè)規(guī)劃中的價(jià)值

　　大數(shù)據(jù)分析被認(rèn)為將推動(dòng)下一次工業(yè)革命。企業(yè)有機(jī)會(huì)利用可支配的數(shù)據(jù)，無論是交易型企業(yè)數(shù)據(jù)還是電子郵件，Web日志，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)流或點(diǎn)擊流等形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不僅代表了解當(dāng)前用戶偏好，行業(yè)和業(yè)務(wù)環(huán)境的方式，而且還可以預(yù)測(cè)未來的變化。
 

　　傳統(tǒng)上，這將通過分析歷史數(shù)據(jù)來完成。例如，通過分析在線銷售，零售商可以根據(jù)哪些用戶更有可能購(gòu)買特定產(chǎn)品來更好地確定促銷目標(biāo)。工廠經(jīng)理可以通過檢測(cè)機(jī)器和傳感器日志中的模式來預(yù)測(cè)何時(shí)工業(yè)設(shè)備將發(fā)生故障。使用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來事件的高級(jí)分析分支稱為預(yù)測(cè)分析。
 

　　如今，隨著技術(shù)的進(jìn)步，預(yù)測(cè)分析利用了結(jié)構(gòu)化的企業(yè)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后使用統(tǒng)計(jì)建模，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)今的預(yù)測(cè)分析在大數(shù)據(jù)上蓬勃發(fā)展。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的豐富性允許創(chuàng)建強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型。
 

　　無論您的公司是剛開始使用預(yù)測(cè)分析還是要在預(yù)測(cè)分析計(jì)劃中啟動(dòng)最新項(xiàng)目，在進(jìn)入之前都應(yīng)做以下幾件事：
 

　　1、不用說，第一個(gè)任務(wù)是清楚地標(biāo)識(shí)您要解決的一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)問題。例如，在性能不佳的既定SaaS產(chǎn)品上增加經(jīng)常性收入。
 

　　2、顯然，一旦業(yè)務(wù)問題被確定為有問題或需要改進(jìn)，就需要定義可衡量的成功標(biāo)準(zhǔn)。例如，減少客戶流失并提高客戶獲取率。
 

一、規(guī)劃項(xiàng)目成功
 

　　一旦確定了業(yè)務(wù)需求并建立了行政贊助，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人應(yīng)召集職能部門/部門的利益相關(guān)者團(tuán)隊(duì)來計(jì)劃項(xiàng)目，包括：
 

　　1、業(yè)務(wù)或產(chǎn)品線的決策者，負(fù)責(zé)評(píng)估成本和業(yè)務(wù)收益以驗(yàn)證項(xiàng)目的業(yè)務(wù)需求。
 

　　2、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人應(yīng)幫助量化項(xiàng)目從沙盒到生產(chǎn)的可擴(kuò)展性的工作量和可行性。
 

　　3、數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人應(yīng)該參與其中，以幫助識(shí)別數(shù)據(jù)以及資源缺口。
 

　　4、IT是重要的合作伙伴，IT和基礎(chǔ)架構(gòu)負(fù)責(zé)人需要參與計(jì)劃生產(chǎn)部署。
 

　　5、當(dāng)預(yù)測(cè)模型需要集成到產(chǎn)品(內(nèi)部或外部)中時(shí)，需要讓產(chǎn)品管理負(fù)責(zé)人參與。
 

　　6、鑒于法規(guī)不斷變化，安全和治理專家應(yīng)成為團(tuán)隊(duì)的一部分。
 

　　一旦成立，規(guī)劃團(tuán)隊(duì)將成為指導(dǎo)委員會(huì)，并通過確定項(xiàng)目目標(biāo)，設(shè)定期望，確定差距和開放溝通渠道

 

二、定義成功
 

　　明確定義業(yè)務(wù)問題，識(shí)別和定義成功指標(biāo)。指導(dǎo)委員會(huì)還應(yīng)負(fù)責(zé)區(qū)分次要指標(biāo)和依存關(guān)系。例如，您可以制定一個(gè)目標(biāo)，將經(jīng)常性收入提高5%，這可能會(huì)受到不受預(yù)測(cè)分析影響的外部因素的影響。分解每個(gè)操作的貢獻(xiàn)，例如與經(jīng)常性收入相關(guān)的客戶獲取率和流失率，以幫助確定進(jìn)度是否與您的目標(biāo)相符。雖然建立業(yè)務(wù)成功標(biāo)準(zhǔn)很重要，但在每個(gè)計(jì)劃的生命周期中根據(jù)資源的使用情況設(shè)置基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)治理策略也很重要。
 

三、制定人員配備計(jì)劃
 

　　如果這是該公司的一項(xiàng)新計(jì)劃，則必須制定一個(gè)短期和長(zhǎng)期計(jì)劃以建立所需的技能。預(yù)測(cè)分析需要結(jié)合統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)算機(jī)編程技能以及良好的業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)。這些都是稀缺的技能，公司應(yīng)該制定一個(gè)計(jì)劃來聘用和保留人才。
 

四、設(shè)定正確的期望
 

　　每個(gè)預(yù)測(cè)分析模型都有一定的誤差范圍，并且指導(dǎo)委員會(huì)將需要識(shí)別和量化執(zhí)行不正確的預(yù)測(cè)所涉及的風(fēng)險(xiǎn)。一些業(yè)務(wù)流程對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍度非常低，并且指導(dǎo)委員會(huì)必須決定如何使用預(yù)測(cè)分析來推動(dòng)業(yè)務(wù)決策。
 

五、找出數(shù)據(jù)和技術(shù)差距
 

　　必須清楚地識(shí)別內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源，以及量化從這些源中提取數(shù)據(jù)所涉及的工作量也是必不可少的。同時(shí)，指導(dǎo)委員會(huì)還應(yīng)評(píng)估現(xiàn)有技術(shù)解決方案，找出差距，并提出建造或購(gòu)買的建議。
 

六、建立報(bào)告和溝通渠道
 

　　每一項(xiàng)新舉措都需要持續(xù)的高管人員贊助，并且指導(dǎo)委員會(huì)還必須明確定義一種方法和節(jié)奏，以便與利益相關(guān)者和高管人員交流進(jìn)度。
 

　　定義業(yè)務(wù)需求和目標(biāo)后，典型的最佳實(shí)踐是組建一個(gè)靈活的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)由數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)工程師，產(chǎn)品經(jīng)理，應(yīng)用程序開發(fā)人員和其他領(lǐng)域?qū)＜医M成，其任務(wù)是確定項(xiàng)目，進(jìn)行原型設(shè)計(jì)，和測(cè)試解決方案。
 

七、縮小技能差距
 

　　大數(shù)據(jù)科學(xué)家，大數(shù)據(jù)工程師和領(lǐng)域?qū)＜业染哂蓄A(yù)測(cè)分析所需技能的人員短缺，這已不是什么秘密。企業(yè)的預(yù)測(cè)分析計(jì)劃的成功取決于獲得專門知識(shí)來構(gòu)建，部署和維護(hù)此類項(xiàng)目。從短期來看，雇用承包商和顧問來啟動(dòng)項(xiàng)目并將其付諸實(shí)踐是一個(gè)可行的選擇。但是，為了使預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目具有長(zhǎng)期可行性，有必要通過以下方式建立有效的招聘和培訓(xùn)計(jì)劃：
 

　　1、在存在數(shù)據(jù)科學(xué)人才的地理區(qū)域中建立創(chuàng)新中心，以構(gòu)建初始原型并培訓(xùn)現(xiàn)有員工。
 

　　2、識(shí)別高潛力員工，對(duì)他們進(jìn)行工作激勵(lì)和培訓(xùn)。
 

　　3、與教育機(jī)構(gòu)合作，為入門級(jí)候選人建立支線課程。
 

　　預(yù)測(cè)分析應(yīng)成為長(zhǎng)期企業(yè)戰(zhàn)略的一部分。在短期內(nèi)，顧問和承包商可以填補(bǔ)短期人才缺口，同時(shí)內(nèi)部技能正在建立。
 

八、管理變更
 

　　預(yù)測(cè)分析項(xiàng)目的實(shí)施可能會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前員工的工作方式發(fā)生重大變化。變更管理和培訓(xùn)應(yīng)該成為任何項(xiàng)目的一部分，這不僅是項(xiàng)目成功的原因，而且還應(yīng)確保員工不會(huì)受到威脅，并能夠針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景解釋結(jié)果。
 

　　在此程度上，企業(yè)應(yīng)確保員工熟悉如何收集，存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)用戶必須從高層次上了解模型如何產(chǎn)生前瞻性指標(biāo)，誤差幅度以及如何解釋結(jié)果并將其納入業(yè)務(wù)決策。企業(yè)不僅應(yīng)考慮通過預(yù)測(cè)分析來增強(qiáng)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，而且還應(yīng)尋找機(jī)會(huì)通過預(yù)測(cè)分析來完全改造業(yè)務(wù)流程，并適當(dāng)?shù)貙?duì)員工進(jìn)行培訓(xùn)。
 

九、長(zhǎng)期投資
 

　　預(yù)測(cè)分析在當(dāng)今的業(yè)務(wù)環(huán)境中具有強(qiáng)大的應(yīng)用程序。但是，尋求超越實(shí)驗(yàn)并真正由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)將需要培訓(xùn)員工并提供對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的受控自助訪問。僅當(dāng)員工知道如何檢驗(yàn)假設(shè)并提出可改善業(yè)務(wù)成果的解決方案時(shí)，這種自助服務(wù)策略才有效。在生產(chǎn)中，需要制定治理策略以確保模型的持續(xù)準(zhǔn)確性。隨著生產(chǎn)部署規(guī)模的擴(kuò)大，應(yīng)持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化成本。