普通員工的數據分析技能決定大數據的成功

當前數據正以每年60%的速度飛增，全球的數據已接近35.2ZB。據IDC預測，今年全球的數據流將達10億TB的規模。為了對大數據進行收集、整理和存儲，CIO們首當其沖地成為商業數據的責任人。然而專家們認為，普通員工的大數據分析能力是利用大數據的關鍵驅動力所在。
 
　　至少，The Corporate Executive Board Company（CEB，總部位于華盛頓）就是這樣認為的，CEB最近對企業員工開發了一個“分析成熟度”的測試。CEB信息技術集團的高級總監Shvetank Shah表示：“數據分析面臨的唯一障礙就是我們自身?！?/span>

　　Shah認為提升更多員工的分析技能對于數據的有效利用至關重要：“無論一份報告如何優秀，無論我們對數據的處理如何深入，或者我們擁有的計算能力如何充足，直到今天為止，最后的決策還是需要人來做出；而就目前而言我們還不太具備做出杰出決策的能力?！?/span>

　　那么在數據分析方面的誤區在哪呢？CEB調查了22家跨國公司的約5000名員工，以期找出當前數據分析的主要短板所在。調查結果表明，43%的受訪者屬于經驗主義者，絕對相信數據分析并且重視他人的意見，另有19%的受訪者則是自我主義者 – 他們極少相信數據分析并且常常單方面做出決定。

　　Shah認為企業需要的是其余38%的懷疑論者。這些員工在數據分析的基礎上進行判斷，而且愿意傾聽不同的聲音。

　　企業所需的數據分析技能

　　那些旗下員工擁有杰出數據分析能力的企業通常具有如下特征：

? ·讓員工知曉數據不是萬能的

? ·開設有分析培訓課程

? ·擁有能夠對其他人進行指導的數量專家

? ·規范的決策流程

　　下面是支付公司First Data Corp.所用的一份問題列表，該公司以此來測試并提升員工的分析技能：

? ·清晰度：你能否闡明你的意圖？請舉例說明？

? ·準確性：你如何來證明正確性？

? ·精確性：你是否能具體地給出更多細節？

? ·相關性：這些數據和問題之間有什么關系？

? ·深度：我們面臨的困難是什么？

? ·廣度：我們是否該從另一個角度看待問題？

? ·邏輯性：各種數據的整合是否有意義？

? ·重要性：哪個問題是最應該優先考慮的？

? ·公平性：你是否有什么固有的偏見？

　　在CEB的網站上有一個分析技能的測試，可以幫助評估員工是哪一類人（經驗主義者、自我主義者或者懷疑論者）。

　　內嵌的數據分析工具

　　Gartner的分析和商業智能集團研究副總裁Kurt Schlegel認為，由于越來越多的分析功能內嵌在應用和業務流程中，使得并非所有人都會覺得人的因素會成為決定企業數據分析成敗的關鍵所在，從而也就導致了在員工培訓方面的放松。

　　對于這類內嵌工具，Schlegel舉例說：“就拿網站上的推薦引擎來說，它們結合了分析和可定制的業務規則，很快這種技術就會導致電子商務領域內出現越來越多的個性化業務流程?！?/span>

　　然而，僅僅賦予員工數據分析工具是不夠的，無論相應的技術多么先進。Forrester的副總裁和高級分析師Boris Evelson認為，對于績效管理文化的培育同樣不可或缺。

　　“你必須逐一考慮每個部門或者業務單元，否則無法形成清晰的戰略?！盓velson說：“只有在清晰戰略的推動下，你才能明確自己的目標及相應舉措所在。由此你才能知道該關注哪些方面，以及什么樣的應用能夠幫助你利用好數據?！?/span>

　　CIO在數據分析中的角色

　　CIO們可以讓原始數據變得具有商業意義?！斑@是一個非常復雜的過程，CIO取得、抽取、凈化、整合數據，然后將數據安全地保存起來?！盓velson說：“一旦數據準備好了，CIO們就可以通知業務部門‘這是你們需要的數據，它們非常安全。如果有什么不對或者遺漏的，請及時聯系我?！?/span>

　　Cindi Howson是BIScorecard（位于新澤西Sparta的一家在線信息服務商）的創始人，他認為CIO不能滿足于成為一個數據的守護者：“他們還需要充分了解業務?！?/span>

　　總之，技術最終還是無法取代人的判斷和決定?！凹夹g能夠有助于進行分析并發現模式，但是最終做決定并付諸行動的都是人本身?！盚owson解釋到。