业务分析的4个必须和避免

近年来，企业内部的业务分析发生了变革性的变化。哈佛商学院的卡里姆·拉哈尼说，虽然这个角色过去主要是“回顾性记录功能”，但现在却成了组织最中心的“前瞻性决策功能”。

“现在负责这些职能的人需要了解技术、经济和围绕这些职能的战略”，拉哈尼说，“现在，一系列管理者必须提高技能，重新调整他们对技术的了解以及与他们相配合的策略。”

在Teradata帮助企业解决最棘手的战略问题的角色中，我们已经看到了在进行这一战略转变时哪些有效，哪些无效。为了帮助领导者有效地将业务数据分析置于其组织的中心位置，我们希望为该流程提供我们的顶级必须和避免清单：

1. 避免只被现有可用数据引导。

必须从业务结果出发，开始您的数据探索。挪威外交官克里斯蒂安·路易斯·兰格有句名言：“技术是一个有用的仆人，但却是一个危险的主人。”数据也是如此。一个司空见惯的谬论是被数据引导、将分析局限于现有可用的有限信息。这不仅会带来偏见的风险，使您对潜在的解决方案视而不见，而且还会导致您将时间和精力浪费在不影响业务的问题上。由于2020年生成的数据量预计将达到44个泽塔字节，想要靠积累最高数量和多样性数据而赢得竞争根本无法获胜。访问大量和多样化的数据很重要，但您的竞争优势在于您如何将这些数据用于解决您的业务问题。
 
在Teradata，我们有帮助企业从数据中获得切实成果的有效框架。我们发现，最好从实际推动业务的增值操作的角度考虑分析。

2. 避免限制公司的数据访问。

必须实现数据民主化，并在您的企业培养公民数据科学家。 根据Teradata最近进行的一项调查，只有25%的高级商业和IT决策者表示，他们的商业决策者具备获取和使用分析情报的技能，而不需要数据科学家。不幸的是，尽管可用的数据量增长如此之快，但企业从分析中收集情报的能力并没有跟上。

缩小这一技能差距的一个策略是培养公民数据科学家，也就是能够同时执行简单和中等复杂分析功能的熟练用户。在最近的一次领先分析师调查中，80%的企业领导者表示他们正投资于这一角色。

然而，公民数据科学家只有能够访问正确的数据和工具来开展工作，才能提供价值。我们正在通过Vantage分析（一个与Vantage平台集成的自助业务数据分析层）帮助企业安全地实现数据民主化。通过Vantage分析，公民数据科学家可以利用Vantage的分析能力探索数据并发现见解。

3. 避免将数据治理视为保护数据的一个规则清单。

必须思考您的治理如何促进创新和协作行为。您的数据治理方法至关重要，尤其是在您打开企业的访问权限时。但是，您的数据治理必须做的不仅仅是确保完整性和安全性，它还必须作为更广泛的业务数据分析管理战略的一部分来开发。

根据麻省理工学院斯隆管理评论，数据治理在促进创新方面起着关键作用。山姆·兰斯波坦和大卫·基隆写道：“为了达到最有效的效果，数据治理需要嵌入一个组织的文化中”。他们补充说：“数据治理需要不仅仅是一个策略体系来获取业务价值——它必须在实际上影响组织行为”。记住您正在制定的流程和政策背后的人员，并设计鼓励参与和避免孤岛的治理结构。

4. 避免仅仅使用数据来验证当前的思维方式和工作方式。

必须使用业务分析创建新的流程、产品、服务和整个业务模式。兰斯波坦和基隆写道，越来越多的公司使用数据去“不仅创新现有运营，还创新新流程、产品、服务和整个业务模式”。利用人工智能和机器学习来增强人类的聪明才智，实现数据处理自动化，并腾出时间创造性地思考您的业务挑战和增长机会。

在我们当前的“万物数字化”时代，在职人员在组织中创新越多，您就会发现更多的商业价值。您的业务分析团队在这个过程中可以发挥核心作用。为您的分析师提供所需的数据和工具，以收集有关企业过去、现在和未来的情报。

想知道Teradata Vantage如何帮助您有效地实现业务分析民主化？