2014年大數據和預測分析的動力

從預測市場趨勢到獲取客戶需求的洞察力，預測分析可以幫助企業(yè)利用他們的數據發(fā)現新的機遇并贏得競爭對手。

然而， 研究發(fā)現，企業(yè)并不是用大數據和預測分析來實現他們的全部潛力。

這并不是說他們沒有看到好處： 85%的機構受訪者表示，預測分析對他們的業(yè)務產生了積極的影響，而77%的人認為這能幫助他們在競爭中占上風。

主要的障礙是技能，有四分之三的受訪者發(fā)現企業(yè)內需要新的數據科學技能來利用技術。

●越來越重要

為什么預測分析變得越來越迫切？

在過去的幾年中關于大數據我們已經聽到了很多。企業(yè)收集顧客的信息移動習慣、購買習慣、瀏覽習慣… 還可以列舉很多。然而，企業(yè)如何處理這些數據才是最重要的。分析技術讓企業(yè)分析顧客數據并將其轉化為可行的洞察力，讓企業(yè)受益。

預測分析技術是大數據的核心推動者，允許企業(yè)使用歷史數據，結合客戶洞察力來預測未來事件。它可能是任何東西，從預期客戶的需求，預測更廣泛的市場趨勢或管理風險，從而提供競爭優(yōu)勢，推動新的機遇的能力，最終增加收入。

●多云的天空

云是如何改變預測分析的？

預測分析和云都是業(yè)內持續(xù)的熱點話題。更多的企業(yè)正在尋求充分利用手頭的數據，同時利用基于云的服務從資本費用轉向運營費用。下一步當然是把兩者結合起來。

云中的預測分析正在獲得動力。這一結合讓預測分析更加可擴展、靈活和易于部署。它利用云眾所周知的優(yōu)勢提高投資回報率和及時做出最先進的市場分析。

●最大價值

企業(yè)目前從預測分析中獲得了最大價值嗎？

目前，我們看到預測分析的很大潛力 （以及因此的大數據）尚未開發(fā)。對于意識到預測技術高投資回報率的企業(yè)， 他們必須通過將預測模型嵌入到應用程序中將前瞻性洞察力融入日常工作。這意味著企業(yè)各級員工需要能夠解釋數據并將這一洞察力反饋回業(yè)務。

然而，獲得并理解數據直到最近仍被視為一種復雜和高技能的任務，有統(tǒng)計學的高學位和前沿分析經驗。這種動態(tài)無法簡單地跟業(yè)務規(guī)模的步伐， 因此企業(yè)不能獲得最大的價值。

●技能的匱乏

對于未能占領先機的人來說采用它們的障礙是什么？

這是常有的事，它涉及到兩件事 - 技能的短缺和時間。人們普遍認為需要技能有效地從數據中獲得洞察力并反饋給業(yè)務務。根據SAP的調查，75%的英國企業(yè)相信，他們的企業(yè)內需要新的數據科學技能，而81%的人希望專門培訓將分析融入他們的日常工作。

然而，隨著日益更新的預測分析技術的可用性更直觀和用戶友好，各種層次的業(yè)務員都可以“自助服務”他們需要的洞察力。

●復雜的任務

要充分利用這些技術，你認為最需要的技能是什么？

我已經談及了過去將預測分析看成是一種熟練和復雜的任務。曾經， 讓數據變得有意義是少數領域，專業(yè)的數據科學家的事情，復雜的預測分析目前正轉向廣泛的用戶。

企業(yè)正在尋找的技能有一個真正的轉變。最重要的資格可能不一定是學位，證書或工作經驗，而是所謂的“軟技能”--好奇心，創(chuàng)造性的天賦，想象力以及用講故事的方式在各種業(yè)務中和非技術人員清晰地溝通。

●發(fā)現技能

企業(yè)如何提升現有勞動力的技能，應該尋求怎樣的人才？

我們可能會在幾年中處于這樣的情況，多達半數的員工使用預測分析的某些能力以成為其日常工作的一部分。對現有的勞動力進行技能提升來滿足這一需求將是一部分， 還有招聘有我已經提到過的軟技能的新人才。

但我們不必都成為數據科學家。在分析能力越來越重要的同時， 企業(yè)主開始在希望加入他們的企業(yè)的CVs的人們身上尋找證據， 但事實是， 高級預測分析技術使分析更易于被普通人所獲得。更直觀的技術加上易于使用的界面，反映消費技術的趨勢意味著并不總是要求專業(yè)數據科學家的技能為個別業(yè)務解釋數據和回饋洞察力到更廣泛的業(yè)務中。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。