使用大数据改善决策

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                    使用大数据改善决策                                                                            作者:基思·卡特（Keith Carter）                        发表于:2014-05-08                        
基思·卡特是新加坡国立大学商学院决策科学系的高级访问研究员
试图重夺竞争优势的银行家、供应链领导者、零售商和其他从业者应该把2014年当成努力改善决策流程年。

以往，企业依赖独立的内部信息和对外部世界的简单直觉作为决策的依据。现在，摆脱这种做法很重要，而且其重要性超过以往任何一个时候。
比如，在银行业，私人财富管理从来不应被视为商品业务，但现在已经接近商品业务了。随着金融机构采用开放式结构（销售任何银行的基金或者甚至为这些产品重塑品牌），财富经理之间的区分度几乎不存在。
富二代客户变得更加精明。他们期待服务其祖父的银行家能够提供更多信息而不仅仅是简单的账户报表。这样一来，留住客户变得很困难。
传统的零售商也无法袖手旁观。同银行一样，日益复杂的供应链、不断变化的消费市场和社交网络驱动的产品情绪使得提供价值变得越来越难。
那些信息能够帮助各行业的领导者改善决策呢？在医疗、教育、交通、制造、银行、零售业或任何其它行业中，领导者总要问两个问题，即：“当前的市场状况如何？以及我们在资源有限的情况下未来要采取什么措施？”
答案很简单：他们需要可执行的情报——在合适的时间通过整合内外部数据得出周密思考的观点，以改善商业结果。
如果你想变得更大、更好、更大胆，可以考虑采取以下两个可以执行的战略：
1. 完善组织，获取可执行的情报
公司需要依据事实而不是简单依赖直觉和先前的经验制定决策。
随着数字信息时代的到来，我们现在有能力整合、分析和开发结构性数据和非结构性数据。我们理解数据和学习数据的能力已经得到改进。这使我们从信息时代转移到了洞察力时代。
以下是你的组织在2014年提供基于事实的领导力时需要具备的能力清单：
l  讲故事的能力。通过理解数据并通过可视化的方式讲述潜在的风险和机会，推动决策。用麦当劳供应链中国/香港的副总裁Jacquelyn Howard的话说就是，“大数据正在将简单的数字转移到可以产生重大商业影响的可执行的事实。”
l  问“为什么？”。建立问“为什么？”的文化。苹果公司的首席执行官Tim Cook 以使用旨在激发批判性思维和创造新想法的所谓“苏格拉底方法”而著称。Apple产品就是通过锲而不舍地问为什么而去除那些不佳的流程得到改进的。
l  迅速反应的信息技术。需要对风险和机遇做出快速反应。因此需要提高信息技术团队的能力，以便对不断变化的需求做出快速反应。应该为信息技术团队配备足够的人员、流程和技术，以便至少在同一天，如果不是几小时内，回答客户的问题。
企业可以通过多种方式了解他们的客户。然而，海量数据需要机器和人员互相配合，以便生成可执行的情报。
人有提问问题并且能持续发问的独特能力。这是单纯的数据本身不能做到的。首先，我们需要使数据视觉化并初步理解数据之间的关系和存在的缺口。这涉及到建立一个“登陆区”，即：包含与商业问题相关的所有数据的可视化工作区。QlikView、Tableau 和SAP可视化智等工具能帮助我们快捷地完成这个工作，将大量数据转换成清晰和可以访问的数据形式。
在使用数据挖掘和SAS和SPSS等建模技术创建分析模型之前，使用可视化和常态化提问是与组织内部不同的利益相关者开展正确对话的关键。
通过加速识别可能为企业创造价值的机会，可视化工具能辅助企业创建更加精确的模型。
正如硅谷企业家Shyam Sankar在其2012年TED演讲中解释的那样，随着人机协作的崛起，解决大问题的关键已经不再是简单地找到正确的算法，而是要找到机器的数据输入能力和人的独创性之间存在的正确接口。
信息技术部门要注意：你需要做在业务部门同事的旁边，努力了解企业的业务状况，同时要更新自身的技术，将用户直接带入设计流程，以便建立一种协同的、敏捷的和可参与的工作方法。
借助全面的培训系统和高级管理层的支持，你可以培训出能够有效地使用可执行的情报的员工。
第一步，在接下来100天采取如下行动：
l  寻找和雇佣。寻找组织中天生喜欢数据的怪才：那些热爱、使用和欣赏数据的员工并且开始正式为他们提供资源、培训和领导力支持。
l  团队建设。建立一个商业情报团队，汇集商业分析师、数据获取专员、可视化专员和负责观察数据趋势的高级经理。
l  加强安全性。通过数据分类和限定数据访问，保护新发现的战略洞察力。任何与因特网相连的数据都容易被黑客获取，因此要把最关键的数据放在线下。
如果企业缺乏这些能力，可以利用不断出现的新课程为员工提供得出可执行的情报所需的技能。新加坡国立大学商学院推出了很多相关课程，包括最近与新加坡国立大学计算机学院联合推出的商业分析课程。
2. 利用跨行业数据混搭
网上有大量免费的/公开的数据，即：“开发数据”。通过利用这些数据和其他公司和行业数据，企业可以创建突破性的数据“混搭”。
“混搭”的关键在于整合通过与供应商、客户、银行家和电信等关键的利益相关者合作得到的数据，以便开发出能更好地满足终端客户需求的产品。
比如，麦肯锡全球研究院最近发表的研究显示：通过将自身的数据以安全和“开放的”方式与ZF数据混搭，7个行业（包括运输和消费金融）可能会实现总额超过3万亿美元的经济收益。
先仅举两例，以说明如何通过数据混搭得到可执行的情报。
环保和成本节约的机会：在英国，大伦敦ZF已经推出灵活城市物流项目—一个将零售商向客户交货的数据与交通条件数据相结合的混搭项目。该项目为城市提供了机会，减少了拥堵和不断增加的小运输车辆的排放；该项目也为零售商提供了机会，提供了更多有效的路径并藉此减少了运输成本。
通过合作向客户提供更好的产品：移动电信巨头沃达丰和数字映射和导航公司TomTom最近联手通过互惠的方式利用对方的数据。TomTom的导航设备生成本地交通数据，并利用沃达丰的移动数据网络连接所有的设备为客户提供实时交通更新。对两家公司而言，这意味着销售额的增加，因为客户得到了两家公司的竞争对手无法提供的独特能力。
通过合作，企业可以获得看得见的信息供应链，从而使创新和战略转变成为可能。关注与客户建立紧密联系的私人财富管理也能从数据混搭中获益。
客户和他们的银行家开展的对话往往涉及理解客户的投资目标和风险偏好以及将该信息与分析师建议的投资产品匹配。当客户要求投资产品的可执行的情报时，对话可能达不到想要的效果。
在对话的过程中，诸如组合压力测试、分析师信誉评级以及社交媒体的客户情绪产生的影响等信息是无法获取的。
我对北美、欧洲和亚洲的私人财富管理公司的客户关系经理进行的访谈显示：寻找其投资组合的信息的客户可以得到这些信息，但是必须提出特别申请并且需要经过很长的筹备期。
据1st Call Consulting的赵文卫（音）介绍，X代和Y代的投资者使用社交媒体检查他们自己的组合。“他们的社交网络为他们提供了关于其投资组合表现的意见、建议和看法。他们会利用这些信息向他们的顾问进行验证，”他说道。
为了留住精明的客户，银行家需要进一步提高服务水平，整合包括社交媒体、供应链信息、竞争者采取的行动和客户情绪在内的多个渠道提供的大量数据，以便更全面地分析他们的投资。
对于任何想获得竞争优势的企业而言，可执行的情报是不可或缺的工具。
可执行的情报提供了公司、环境、竞争对手和客户的整体视图，使决策者能够对动态的竞争环境做出快速反应。
2014年是马年，你是否准备好沿着提高决策能力的方向策马奔腾了呢？
（本文首先发表于新加坡国立大学商学院ThinkBusiness网站）

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关键词：大数据 Consulting Business Qlikview 新加坡国立大学 新加坡 财富管理 银行家 银行业 研究员