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雏鸡、倔驴、猎豹、雄鹰——企业开展数据驱动创新的四个阶段

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作者/Tomi Mester 编译/睿·信科技

当公司决定实现以“数据驱动”业务成长的战略转型后,它将面临一个痛苦的过程。这种转变不可能一夜之间变能实现,它将历经一个类似“万里长征”似的艰苦历练。机器学习、数据科学将融入到公司日常的业务流程之中,这是朝着“数据驱动”转型不可缺少的环节。这也是公司遇到的关键挑战。作者借助自身真实的商业转型经历——四个阶段,通过此文和读者进行分享。

为了增添这篇文章的“趣味”性,作者将“数据驱动”业务转型所经历的四个阶段比喻成四钟动物。通过了解这四个阶段,读者可以尝试着确定自身的企业目前“数据驱动”业务转型所处何处,它们分别是:

阶段一: 埋头盲目寻找目标的,小雏鸡;阶段二: 疏忽数据质量、分析偏差的倔头驴;阶段三:驾驭数据,业务敏捷的猎豹;阶段四:将“直觉”与“数据驱动”融为一体的雄鹰。

第一阶段: 雏鸡——渴望实现“数据驱动”转型
埋头盲目寻找目标

按照NewVantage Partners机构在2019年的调研显示,尽管众多企业认识到“数据科学”对他们的重要性,但是其中77.1%的高管们认为这其中会暗含着多种挑战。这一隐忧,所占如此之大的比重。其真相是:由于企业在选择数据科学以及相关分析的实践过程中,将会面临诸多的切入角度,这反而造成公司千头万绪,无从下手。

媒体在一旁的鼓噪和各种花哨的介绍,更加无助公司领导者理清头绪,如何下手的启动“数据驱动”业务转型工作。

读者肯定会听到AI、机器学习、深度学习以及大数据将在不远的将来颠覆所有行业。但是当先真实的商业活动,则需要公司决策者们首先要关注在那些非常具体、简单的“琐事”上。

无论哪种方式,数据科学是一个非常宽泛的话题,用它来阐述、解读、定义决策者即将在公司开展的“数据驱动”业务转型工作是非常艰难的。

众多希望开展“数据驱动”业务转型的公司,实际上,他们好像是在做一项没有目标,原地画圈的事情,就像农家后院里,哪些没有目的性,满地寻找食物的小鸡一样。

因此,在开展“数据驱动”业务转型之前,或是在创建公司“数据团队”之前,弄清楚你公司到底想如何处理数据是至关重要的。公司可以实现聘请相关的数据咨询顾问,他们将帮公司描绘出路径、寻找出最佳的切入点。这项工作完成之后,公司才需要着手招聘人才,组建团队。

以初创公司为典型范例做例子,他们经过几年的成长发展后,大约其中有2%到5%的公司会将聚焦数据分析提到议程上,并建立“数据驱动业务”的商业模式。在这里,一家人员规模达到20到30人的小型企业,可以考虑聘用全职的数据分析人员。

第二阶段:倔驴—— “数据驱动”开展存在偏差和错误
被错误数据及分析所误导直奔南墙

即便公司开展的“数据驱动”业务转型的项目有明确、清晰的目标,公司文化也需要去积极的适应和配合。在这方面,公司需要花费不少的时间。

首先,公司的同事可能并不真正了解数据科学的引入会带来何种好处,或是他们将会从中获得哪些益处。相反,他们将需要学习掌握一些新的技巧,但他们未必真正会掌握这些工具。一个围绕“数据驱动”业务开展的项目,会因为很多原因而最终失败,但最常见的两个致命错误分别是:

1. 数据收集错误——错误的原始数据,必将导致错误的结论;

2.得出结论时的统计偏差——决策基于对结果的误解/误读。

对于相关数据决策的项目被“错误”的开展,所带来的最终业务决策错误,再如何强调它们的危险性也不为过。好吧,在此将这种境遇的公司比喻成驴子,确实让人有点不舒服……驴子的秉性就是固执,没错,身处这个困境阶段的公司决策者都很固执。

如果公司专心建立一个“数据驱动”业务的企业文化,上述的两类问题要想彻底解决,需要长时间的磨练。

即使如此,在整个围绕“数据驱动”业务决策的适应过程中,公司应该确保系统开发人员或数据工程师不断地检查和维护所有数据收集的全过程。公司需要有一位数据科学主管高手,负责监督公司的所有数据项目和数据相关决策。

这个阶段有很多负面、失败的例子……因为不想伤害任何人的感情,在此就不提及某个项目的名字——这是来自健康医疗行业的一个真实故事:

一个基于健康数据训练有素的机器学习模型决定将哮喘患者归为低危患者(注:该模型得出死于肺炎的概率低),这是不是很奇怪!实际上,哮喘患者有发生并发症的高风险!后来实际的调查发现,医院在治疗哮喘患者时,总是在患者肺炎尚未发病前,已经被送到重症监护钟,这就是为什么他们从未因肺炎而直接死亡。 该模型只看到了相关性,而不是因果关系,并错误地得出结论,即哮喘患者的危险性较低。 相关的分析文章这样描述该“模型”:“它具有很高的准确性,但是如果将其部署到真正的治疗领域,肯定会成为‘凶手’或是‘帮凶’。”

相信介绍到这里,大家应该了解到这个阶段的重要性了。

第三阶段:猎豹——真正实现“数据驱动”业务 
驾驭数据实现洞察内外环境,造就业务敏捷

经历了万里长征,公司终于进入到这个阶段!公司业务真正、有效的依赖于“数据驱动”。大量的范例说明,数据驱动的业务具有天生的可量化、可评估的优势。但其中有一项是公司是无法衡量的,它可能比其他任何东西都重要。它便是——公司知道他们正在做什么事情以及为什么要去做。

公司决策者对自己的决定感到安全感是一种无法用数字来描述的感觉。决策者不必再模仿竞争对手。公司也不必再对尝试某些新的商业创新畏手畏脚。决策者将看到的事实:是什么原因,让公司有了今天的业务成果,公司应该采取如何行动来进一步改善它们。

公司的业务节奏也将会加快,并且公司的预期也更加准确。这个阶段会让公司感觉非常、非常的神清气爽,但很少有公司能够到达这个阶段。

第四阶段——超越“数据驱动”的雄鹰
将“直觉”与“数据驱动”融为一体的自由王国

这一阶段,在很多地方都很少会提到,这个阶段被称之为超越“数据驱动”。那些处在超越“数据驱动”阶段的公司,不仅获得了高质量的业务成长,它所预见的商业全景也会与众不同。

最重要的是,这个阶段的公司知道,即便是定量和定性研究也有其局限性。他们知道公司不可能把所有事情都建立在数据的基础上:有时候感觉和直觉在决策中起着一定的作用。

被称为超越“数据驱动”的第四阶段,在表面上看,似乎与第一阶段,即渴望“数据驱动”有些类似。两个阶段貌似都需要公司决策者的直觉。但这里有着巨大的不同。在第四阶段,公司始终处在被“数据告知、提醒”的环境中。即便有时候表面上看似是决策者凭直觉所做出的决定,其背后也是在“数据驱动”深度融合到业务流程之中所产生的直觉判断。因此,第四阶段的决定将不会仅仅基于直觉,而是数据驱动和人为驱动的有机组合。

作者希望这篇文章能帮助公司了解和理解实现“数据驱动”的不同阶段以及所面临的相应挑战。不管下一步在哪里,公司都要努力进行实践。从简单的项目开始,加强公司的“数据驱动”文化的建设。决策者不仅要“倾听”公司的数据,同时也要敢于倾听自身的直觉!

(备注:本文为Tomi Mester撰写文章,原文刊登于kdnuggets.com,文章为“The 4 Stages of Being Data-driven for Real-life Businesses”)

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