很多公司的大數(shù)據(jù)規(guī)劃付之闕如，本文將告訴你如何入手和實(shí)施。

問(wèn)題所在

“大數(shù)據(jù)”及高級(jí)分析帶來(lái)的技術(shù)挑戰(zhàn)與組織挑戰(zhàn)，很容易導(dǎo)致企業(yè)采用成本高昂卻低效的解決方法，或就此陷入。

為什么重要

數(shù)據(jù)挖掘正成為日益重要的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。如果一開始的數(shù)據(jù)規(guī)劃就沒步上正軌，日后在競(jìng)爭(zhēng)中很可能落于下風(fēng)。

如何實(shí)施

精心制定大數(shù)據(jù)規(guī)劃。好規(guī)劃可推動(dòng)公司戰(zhàn)略層面的決策，如篩選關(guān)鍵投資和項(xiàng)目取舍。這樣的計(jì)劃應(yīng)聚焦三大核心因素：

收集并整合海量的新數(shù)據(jù)，以挖掘出新洞察選擇先進(jìn)數(shù)據(jù)分析模式以優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，并預(yù)測(cè)商業(yè)決策的結(jié)果創(chuàng)建易于使用的工具，將模型輸出轉(zhuǎn)化為具體的行動(dòng)，并培訓(xùn)關(guān)鍵崗位的員工

大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析帶給企業(yè)的好處毋庸置疑。通過(guò)對(duì)成功案例的持續(xù)研究，我們發(fā)現(xiàn)一旦大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)被深入應(yīng)用，可為企業(yè)帶來(lái)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手高出5到6個(gè)百分點(diǎn)的生產(chǎn)力和利潤(rùn)1。全新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)、對(duì)運(yùn)營(yíng)方式的透徹了解、更精確的預(yù)測(cè)以及更快速的測(cè)試等等，的確對(duì)企業(yè)很有吸引力。

但是要實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)并不容易。需要大量投入資金，以及管理層的重大承諾。首席信息官?gòu)?qiáng)調(diào)要徹底改造數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用。外部供應(yīng)商大力推銷黑盒子模型的無(wú)窮威力，宣稱該模型能通過(guò)破解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)找到因果關(guān)系。業(yè)務(wù)經(jīng)理則苦思冥想，堅(jiān)持要一開始就知道，投入以及給組織架構(gòu)形成的潛在沖擊究竟能夠產(chǎn)生多大的收益。

答案很簡(jiǎn)單，就是要扎扎實(shí)實(shí)地制定規(guī)劃。根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，大多數(shù)公司并沒有花應(yīng)有的時(shí)間來(lái)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)、分析、一線工具和員工如何共同創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的簡(jiǎn)單計(jì)劃。該計(jì)劃的作用在于提供一種通用語(yǔ)言，讓高管、技術(shù)專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家和部門主管能夠一起討論最大的收益來(lái)自哪里，并且選擇兩到三個(gè)領(lǐng)域著手行動(dòng)起來(lái)。這和管理層制定公司戰(zhàn)略的歷程有著異曲同工之妙。40年前，會(huì)制定周全翔實(shí)戰(zhàn)略計(jì)劃的公司只是少數(shù)。其中一部分領(lǐng)先者取得了卓越的成果。不久之后，大多數(shù)企業(yè)也掌握了當(dāng)時(shí)新出現(xiàn)的計(jì)劃制定工具和框架。再說(shuō)現(xiàn)在，幾乎沒有公司在一開始就制定數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃。但我們相信，越來(lái)越多的高管很快就會(huì)意識(shí)到，制定大數(shù)據(jù)規(guī)劃是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)潛力必不可少的第一步。

高質(zhì)量戰(zhàn)略規(guī)劃的核心在于，凸顯企業(yè)必須做出的關(guān)鍵決策或取舍，并明確企業(yè)必須優(yōu)先考慮的舉措。例如，哪些業(yè)務(wù)應(yīng)投入最多資金，應(yīng)該強(qiáng)調(diào)更高的收益還是更快的增長(zhǎng)，以及需要哪些能力以確保強(qiáng)勁的業(yè)績(jī)。在大數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃推行的初期，企業(yè)應(yīng)該解決類似這樣的問(wèn)題：選擇需要整合的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，從一大堆潛在的分析模型和工具中找出最能夠支持商業(yè)目標(biāo)的那部分，并培育相應(yīng)的組織能力。

成功地做出以上取舍，需要公司高層進(jìn)行跨部門的戰(zhàn)略對(duì)話，以確立投資重點(diǎn)，平衡速度、成本和接受度，并為一線互動(dòng)創(chuàng)造條件。如果制定的計(jì)劃能夠解決這些關(guān)鍵問(wèn)題，那么實(shí)現(xiàn)具體商業(yè)成果的可能性會(huì)更大，也可為高管層帶來(lái)足夠的信心。

大數(shù)據(jù)計(jì)劃的內(nèi)容

成功的規(guī)劃應(yīng)聚焦于三大核心要素。

數(shù)據(jù)

制定收集和整合數(shù)據(jù)的策略非常關(guān)鍵。企業(yè)忙于收集信息，但是BU橫向或職能部門縱向經(jīng)常出現(xiàn)各自為政的問(wèn)題。關(guān)鍵的數(shù)據(jù)可能存在于過(guò)去的IT系統(tǒng)中，且涵蓋客戶服務(wù)、定價(jià)和供應(yīng)鏈等各個(gè)領(lǐng)域。關(guān)鍵信息經(jīng)常以非結(jié)構(gòu)化格式散落于公司外部，例如社交網(wǎng)絡(luò)的對(duì)話，更加劇了問(wèn)題的復(fù)雜性。

要讓這些信息成為長(zhǎng)期資產(chǎn)，通常需要大力投入建設(shè)新數(shù)據(jù)能力。規(guī)劃可以強(qiáng)調(diào)，未來(lái)需要對(duì)數(shù)據(jù)架構(gòu)進(jìn)行大規(guī)模重組：包括對(duì)混亂的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行篩選（將交易從分析報(bào)告中剝離出來(lái)），創(chuàng)建清晰的“黃金來(lái)源”2數(shù)據(jù)，并實(shí)施能夠有系統(tǒng)地保持準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)。

一種信息在企業(yè)中僅存儲(chǔ)一次，以保證其準(zhǔn)確性的做法。

就短期而言，有的企業(yè)可以采用更簡(jiǎn)易的方法：將問(wèn)題外包給數(shù)據(jù)專家，由他們使用云系統(tǒng)軟件整合足夠的數(shù)據(jù)，以抓住最初的分析機(jī)會(huì)。

分析模型

整合數(shù)據(jù)本身并不會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。需要高級(jí)的分析模型來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化（例如員工排班表或運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)）或預(yù)測(cè)（例如航班延誤情況，或根據(jù)購(gòu)買歷史、在線行為來(lái)預(yù)測(cè)客戶的需要及行動(dòng)）。計(jì)劃必須能夠識(shí)別以下情況：模型可以在哪些領(lǐng)域創(chuàng)造額外的商業(yè)價(jià)值，誰(shuí)需要使用模型，以及模型在組織內(nèi)推廣時(shí)如何避免不一致和不必要的數(shù)據(jù)重復(fù)。

和新的數(shù)據(jù)來(lái)源一樣，企業(yè)最終會(huì)希望將這些模型連在一起，解決跨職能或跨BU的、更大范圍內(nèi)的優(yōu)化問(wèn)題。事實(shí)上，一個(gè)計(jì)劃可能需要數(shù)據(jù)分析“工廠”，從一系列不斷增加的變量中組合一系列模型，然后實(shí)施系統(tǒng)以進(jìn)行追蹤。雖然模型可能極其強(qiáng)大，但也必須抵御完美分析的誘惑：太多變量將增加復(fù)雜性，讓模型的應(yīng)用和維護(hù)變得更加困難。

工具

模型輸出的內(nèi)容可能非常豐富，但是只有當(dāng)經(jīng)理（很多情況下是一線員工）能夠理解并使用它時(shí)，這些內(nèi)容才有價(jià)值。太復(fù)雜的輸出可能難以把握，甚至不被信任。企業(yè)需要的是易于使用的工具，能夠?qū)?shù)據(jù)整合到日常的流程，并將模型輸出轉(zhuǎn)換為具體的流程，例如員工排班的清晰界面，呼叫中心的交叉營(yíng)銷建議，或營(yíng)銷經(jīng)理作出實(shí)時(shí)打折決定的方法。很多企業(yè)沒有考慮或規(guī)劃這一步驟，最后發(fā)現(xiàn)經(jīng)理和基層員工不會(huì)使用新模型，其有效性自然會(huì)大打折扣。

要促進(jìn)數(shù)據(jù)、模型和工具的發(fā)展，組織能力也是一大關(guān)鍵推手。很多戰(zhàn)略規(guī)劃之所以失敗，原因就在于組織缺乏實(shí)施的能力。因此，如果組織缺乏合適的人才或能力，大數(shù)據(jù)計(jì)劃的結(jié)果很可能會(huì)令人失望。企業(yè)需要一張路線圖，按照合理的規(guī)模和構(gòu)成來(lái)建設(shè)人才庫(kù)。最好的計(jì)劃還將進(jìn)一步講述如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析建模師和一線員工，讓他們?cè)谛碌母缓瑪?shù)據(jù)和工具的環(huán)境下發(fā)揮自身才華并努力實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)績(jī)。

具備這些要素后，企業(yè)就可以制定綜合的大數(shù)據(jù)計(jì)劃（見下圖）。當(dāng)然，不同行業(yè)在分析方法、決策支持工具和業(yè)務(wù)價(jià)值的來(lái)源等細(xì)節(jié)上皆有所不同。但值得注意的是，所有行業(yè)都具有結(jié)構(gòu)相似性：絕大多數(shù)企業(yè)都需要為主要的數(shù)據(jù)整合活動(dòng)制定計(jì)劃。這是因?yàn)?，很多最具價(jià)值的模型和工具（如下圖右邊顯示）在建立時(shí)會(huì)越來(lái)越多地使用海量的數(shù)據(jù)來(lái)源（如下圖左邊顯示）。一般來(lái)說(shuō)，這些來(lái)源將包括來(lái)自客戶（或病人）、交易或運(yùn)營(yíng)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及來(lái)自價(jià)值鏈或在線合作伙伴的外部信息。此外，未來(lái)還可能來(lái)自內(nèi)嵌于物體的傳感器。

為了建立一個(gè)優(yōu)化治療和住院系統(tǒng)的模型，一家醫(yī)療保健行業(yè)的企業(yè)可能需要整合一系列患者和人口信息、藥品效果數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備投入以及醫(yī)院的成本數(shù)據(jù)。而一家運(yùn)輸企業(yè)可能需要整合實(shí)時(shí)定價(jià)信息、GPS和氣象資料以及員工的勞動(dòng)生產(chǎn)率，以預(yù)測(cè)哪些航線、船只和貨物組合能夠產(chǎn)生最高的經(jīng)濟(jì)效益。

三大挑戰(zhàn)

根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，大數(shù)據(jù)規(guī)劃要引起總部高層領(lǐng)導(dǎo)的注意，包括確定投資重點(diǎn)、平衡速度和成本、確保一線員工認(rèn)可。這些內(nèi)容聽上去很耳熟，因?yàn)樗鼈円彩呛芏鄳?zhàn)略計(jì)劃的組成部分。但是大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析規(guī)劃還有一些重要的不同之處。

1. 投資重點(diǎn)和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的匹配

制定大數(shù)據(jù)規(guī)劃的一個(gè)普遍難題是如何將不同領(lǐng)域的交易、運(yùn)營(yíng)和客戶互動(dòng)等數(shù)據(jù)整合起來(lái)。整合工作能夠帶來(lái)強(qiáng)有力的商業(yè)判斷，但是要建立新的數(shù)據(jù)架構(gòu)、開發(fā)盡可能多的模型和工具，其投入巨大，因此應(yīng)有所選擇。對(duì)于低成本、高銷量的零售商，可以通過(guò)門店銷售數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)庫(kù)存和勞動(dòng)力成本，以維持低價(jià)。而與之相比，高端、高水平服務(wù)的零售商則需要進(jìn)行更高的投資并對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，以推廣客戶忠誠(chéng)度項(xiàng)目，吸引客戶選擇利潤(rùn)更高的產(chǎn)品，并提供定制服務(wù)。

就微觀層面而言，這是選擇投資重點(diǎn)所面臨的挑戰(zhàn)：兩種方法聽上去都不錯(cuò)，事實(shí)上也完全符合企業(yè)各自的業(yè)務(wù)需求?？上攵@些方法也吸引了其他零售商的注意。那么在資源缺乏的情況時(shí)，如何在這些可能性（或其他可能性）中做出選擇？

在確定投資重點(diǎn)時(shí)，沒有什么能夠代替高管團(tuán)隊(duì)的積極參與。在一家消費(fèi)品公司，首席信息官通過(guò)大數(shù)據(jù)、建模和培訓(xùn)等建立了價(jià)值創(chuàng)建潛在來(lái)源的熱圖，范圍涵蓋了公司所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的投資選擇。這份熱圖讓公司高管獲得了扎實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，啟發(fā)他們開展討論并進(jìn)行明智的取舍。盡管討論成果并不是一份完整的計(jì)劃，但一定是計(jì)劃成功的開始。

再來(lái)看一家大型銀行的例子。為了解決一個(gè)市場(chǎng)問(wèn)題，該銀行建立了一支由首席信息官、首席市場(chǎng)官和BU負(fù)責(zé)人組成的團(tuán)隊(duì)。銀行家們對(duì)直接營(yíng)銷活動(dòng)的結(jié)果表示不滿，因?yàn)槌杀揪痈卟幌拢庐a(chǎn)品的接受度卻令人失望。他們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的核心在于各自為政的市場(chǎng)營(yíng)銷方法。單個(gè)BU對(duì)客戶的財(cái)務(wù)背景和偏好不加考慮，向銀行所有客戶群推銷多種產(chǎn)品。那些可能最需要投資服務(wù)的客戶獲得的卻是存款產(chǎn)品的信息，反之亦然。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，高管團(tuán)隊(duì)決定收集企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有信息，包括收入水平、產(chǎn)品歷史、風(fēng)險(xiǎn)檔案等方面的數(shù)據(jù)。中央數(shù)據(jù)庫(kù)讓銀行能夠有針對(duì)性地向客戶提供他們可能更需要的產(chǎn)品或服務(wù)，從而提高了業(yè)務(wù)點(diǎn)擊率和營(yíng)銷活動(dòng)的效益。很多企業(yè)都會(huì)需要強(qiáng)大的計(jì)劃流程來(lái)凸顯類似的投資機(jī)會(huì)，并推動(dòng)高管層拿出應(yīng)有的參與度。

2. 平衡速度、成本和接受度

對(duì)于那些“擁有”企業(yè)數(shù)據(jù)和分析策略的高管而言，自然而然的反應(yīng)是迅速開啟行動(dòng)模式。一旦確定了某些投資重點(diǎn)，就不難找到開發(fā)相關(guān)應(yīng)用和算法模型經(jīng)驗(yàn)的軟件及分析供應(yīng)商。和內(nèi)部開發(fā)的定制模型相比，這些套裝系統(tǒng)（包括定價(jià)、庫(kù)存管理、勞動(dòng)力排班等）價(jià)格便宜，且易于安裝。但是它們畢竟不能和根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)案例創(chuàng)建的應(yīng)用相比，很難充分調(diào)動(dòng)起經(jīng)理們的積極性。系統(tǒng)有沒有結(jié)合具體行業(yè)和企業(yè)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，這在很大程度上決定了數(shù)據(jù)項(xiàng)目是否會(huì)成功。因此，為了盡量平衡可承受的成本和在現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中實(shí)施的速度（包括容易忽視的風(fēng)險(xiǎn)和組織敏感度），需要給計(jì)劃第二個(gè)維度。

忽略這一步驟的代價(jià)是什么，請(qǐng)看一家試圖提高小企業(yè)核保業(yè)務(wù)的銀行的經(jīng)歷。分析團(tuán)隊(duì)希望趕緊采取行動(dòng)，因此匆匆忙忙建立了一個(gè)模型，但缺少計(jì)劃流程，也沒有讓充分了解業(yè)務(wù)的關(guān)鍵利益相關(guān)方參與進(jìn)來(lái)。這個(gè)模型在理論上的測(cè)試很成功，但是實(shí)際上完全不可行，銀行為此損失慘重。管理層希望從頭再來(lái)，要求BU領(lǐng)導(dǎo)重新嘗試。修改后的模型建立在較為完整的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，其架構(gòu)反映出不同客戶細(xì)分的差異，因此預(yù)測(cè)能力更好，最終減少了損失。這個(gè)例子告訴我們，大數(shù)據(jù)規(guī)劃面臨的管理挑戰(zhàn)至少和技術(shù)挑戰(zhàn)一樣大，沒有捷徑可走，必須付出努力，讓業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)專家通力合作，找出問(wèn)題所在。

一家貨運(yùn)公司的關(guān)鍵問(wèn)題是如何在新數(shù)據(jù)/分析工具的潛在收益和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間找到平衡。當(dāng)數(shù)據(jù)專家提議使用和客戶行為、定價(jià)和排班等相關(guān)的新模型時(shí)，由于已經(jīng)習(xí)慣于現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)導(dǎo)向模型，高級(jí)經(jīng)理們表示反對(duì)，且特別提出，昂貴的新數(shù)據(jù)方法是否會(huì)擾亂順暢的排班操作。數(shù)據(jù)經(jīng)理于是在一個(gè)區(qū)域試點(diǎn)了開發(fā)原型（使用少量數(shù)據(jù)組和初步的電子表格分析），這才消除了大家的擔(dān)憂。有時(shí)候，確實(shí)有必要采取 “奔跑之前先學(xué)走路”的戰(zhàn)術(shù)以達(dá)到平衡，這也可以是計(jì)劃的一個(gè)組成部分。一家健康險(xiǎn)公司面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)則是緩解內(nèi)部利益相關(guān)方的擔(dān)憂。公司設(shè)計(jì)的黑盒子模型在檢測(cè)歷史數(shù)據(jù)時(shí)，能夠非常準(zhǔn)確地識(shí)別高于平均住院風(fēng)險(xiǎn)的慢性病患者。但臨床總監(jiān)認(rèn)為，不能單靠一個(gè)不透明的分析模型來(lái)確定哪些患者應(yīng)該接受昂貴的預(yù)防性治療方案。最終，該保險(xiǎn)公司選擇了一個(gè)更為簡(jiǎn)單和透明的數(shù)據(jù)和分析方法，在當(dāng)前實(shí)踐的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，但是犧牲了一些準(zhǔn)確性，結(jié)果可能使更多患者有資格接受治療。在數(shù)據(jù)規(guī)劃的早期提出不同意見并進(jìn)行權(quán)衡，可以節(jié)約時(shí)間，避免慘重?fù)p失。

最終，有些規(guī)劃工作需要在降低成本的愿望（通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化）和反映業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的需求（通過(guò)組合數(shù)據(jù)和建模）之間找到平衡點(diǎn)。就零售行業(yè)而言，企業(yè)擁有獨(dú)特的客戶基礎(chǔ)，有不同的定價(jià)方式來(lái)優(yōu)化銷量和利潤(rùn)，也有著日常的銷售模式和庫(kù)存需求。比如，一家零售商很快以低成本建立了一套標(biāo)準(zhǔn)化的推薦商品模型3， 然后為網(wǎng)絡(luò)渠道制定了具體的推薦方案。但是，為了開發(fā)更加成熟的模型來(lái)預(yù)測(cè)區(qū)域性和季節(jié)性的購(gòu)買模式并優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)，這家零售商必須從社交媒體上收集非結(jié)構(gòu)化的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，選擇內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，同時(shí)按產(chǎn)品和門店的概念定制預(yù)測(cè)算法。一個(gè)平衡的大數(shù)據(jù)規(guī)劃需要這樣的組合方法。

基于分析客戶購(gòu)買歷史的算法，一種預(yù)測(cè)客戶可能購(gòu)買的下一個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)的模型。

3. 確保重視一線部門的參與度和能力培養(yǎng)

一家航空公司在大力投入開發(fā)新的定價(jià)工具之后，發(fā)現(xiàn)收益管理分析師的生產(chǎn)效率仍然低于預(yù)期。問(wèn)題出在哪里呢？工具太過(guò)復(fù)雜，沒有人用得來(lái)。另一家健康險(xiǎn)公司則出現(xiàn)了不同的問(wèn)題，醫(yī)生們抵制一種使治療方案更經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。他們表示，如果非要使用這種新系統(tǒng)，就必須為某些疾病提供能夠維持患者信任的治療方案，這一點(diǎn)他們認(rèn)為非常重要。

出現(xiàn)這些問(wèn)題的企業(yè)忽視了大數(shù)據(jù)規(guī)劃的第三個(gè)要素：調(diào)動(dòng)組織的積極性。正如我們?cè)诿枋龃髷?shù)據(jù)規(guī)劃的基本要素時(shí)所說(shuō)的，計(jì)劃的第一步是建立一線主管能夠理解的分析模型。這種模型必須和易于使用的決策支持工具（可以稱之為制勝工具）相連接，并通過(guò)流程讓經(jīng)理們對(duì)模型輸出運(yùn)用自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷。雖然少數(shù)分析方法（例如基本的銷售預(yù)測(cè)）是自動(dòng)化的，只需要有限的一線員工參與，但大多數(shù)分析方法如果沒有管理層的支持就不會(huì)成功。

上述航空公司重新設(shè)計(jì)的定價(jià)工具的軟件界面，僅僅包括主要航線上競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和產(chǎn)能利用率方面10—15種規(guī)則驅(qū)動(dòng)的原型。一家零售商的情況與此類似，如果他們的商品價(jià)格比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手網(wǎng)站上的價(jià)格高，就會(huì)出現(xiàn)提醒買家注意的信號(hào)，并允許買家自行定價(jià)。另一家零售商的經(jīng)理現(xiàn)在能根據(jù)以往的銷售數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報(bào)和計(jì)劃好的特賣活動(dòng)，用平板電腦預(yù)測(cè)一天內(nèi)每小時(shí)所需要的店員人數(shù)。

創(chuàng)建這種員工易于使用的工具僅僅是第一步。關(guān)注有效實(shí)施所需的組織能力也非常重要。多數(shù)公司認(rèn)為，95%的大數(shù)據(jù)投入應(yīng)該用于數(shù)據(jù)本身和建模。但是很多經(jīng)理并沒有很強(qiáng)的分析背景，如果不能培養(yǎng)一線經(jīng)理的能力并進(jìn)行相關(guān)培訓(xùn)，這些投入很可能收不到效果。因此大數(shù)據(jù)計(jì)劃的一條基本規(guī)律是，數(shù)據(jù)/建模和培訓(xùn)的投入是一半對(duì)一半。

部分投入應(yīng)該用于培養(yǎng)“雙模”經(jīng)理，他們既懂業(yè)務(wù)，又深諳如何運(yùn)用數(shù)據(jù)和工具做出更好、更有分析依據(jù)的決策。有這樣的能力傍身，經(jīng)理自然盼望有用武之地。企業(yè)還應(yīng)該建立獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，吸引分析能力強(qiáng)的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)擔(dān)任數(shù)據(jù)工作負(fù)責(zé)人，并鼓勵(lì)部門之間傳播點(diǎn)子。一家快遞公司發(fā)現(xiàn)分析型人才散落在各個(gè)部門里，于是將他們集中在一起，為全公司提供服務(wù)。

計(jì)劃制定以后，執(zhí)行就比較容易了：可以按部就班地整合數(shù)據(jù)、啟動(dòng)試點(diǎn)項(xiàng)目、創(chuàng)建新工具并展開培訓(xùn)。在推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值的清晰愿景下，不太可能遇到資金問(wèn)題或內(nèi)部抵制。當(dāng)然，隨著時(shí)間的推移，最初的計(jì)劃到了將來(lái)也會(huì)有所調(diào)整。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)和分析的一個(gè)主要益處就在于，您現(xiàn)在能學(xué)到以前聞所未聞的業(yè)務(wù)知識(shí)。

這可能和戰(zhàn)略規(guī)劃又有著相似之處。在很多組織中，正規(guī)的年度“教科書式” 戰(zhàn)略規(guī)劃流程已轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)性、參與更廣泛的動(dòng)態(tài)流程。數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃太重要了，不可能束之高閣。但這是明天才要面對(duì)的問(wèn)題?，F(xiàn)在的狀況是，大數(shù)據(jù)規(guī)劃尚付之闕如。高管層的行動(dòng)越快，企業(yè)就越有可能從數(shù)據(jù)中獲取真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

三位作者謹(jǐn)向Toos Daruvala，Amit Garg和David Kang對(duì)本文的貢獻(xiàn)表示由衷感謝。via：麥肯錫季刊

Stefan Biesdorf 是麥肯錫全球董事，常駐慕尼黑分公司；

David Court是麥肯錫全球資深董事，常駐達(dá)拉斯分公司；

Paul Willmott是麥肯錫全球資深董事，常駐倫敦分公司。