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预测分析的力量将如何改变业务

发表时间:2021-07-22 17:31:00  来源:野望文存  浏览:次   【】【】【



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本文作者


Olivia Nix

Tableau 产品营销高级经理


随着企业数字化转型的加速,大多数首席技术官、首席信息官、甚至中层管理人员或分析师现在都在思考这个问题:“数据的下一步将是什么?” 以及技术在数字化转型中将继续扮演什么角色。


同时,他们也在思考以下问题:



如何让组织里的人员更有能力使用数据并帮助他人做出更好的决策?


是什么阻碍了人们更深入地探索和使用数据?


分析工具和方法在哪些方面可以帮助更多人在日常业务中使用数据——提出问题、探索假设和验证想法?



基于以上问题,再加上与许多 Tableau 客户和合作伙伴的观察讨论,当前的环境和需求使得现在可能是预测性数据分析帮助企业及其员工有效解决问题的合适时机。

1.

利用 AI 进行大规模智能决策的

现实和障碍


随着我们收集的数据集越来越多且越来越多样化,将数据转化为有价值的见解的案例也变得越来越多。现在,有大量的工具和专业团队专注于发现数据洞察力,为决策提供信息,但组织目前可能苦于在高级技术数据专家和具有深厚业务经验的业务团队之间取得适当的平衡。

到目前为止,使用人工智能(AI)、机器学习(ML)和其他统计方法来解决业务问题,大多是数据科学家所做的事。许多组织都有小型的数据科学团队,专注于特定、重要和可扩展的问题,但这些团队通常有一个很长的项目列表要处理。与此同时,有大量的业务决策依赖于经验、知识和数据——应用更高级的分析技术将产生更大的效益。如果那些具有专业领域知识和熟悉业务数据的人员能够使用这些技术,那么这将带来更好的成果。


相反,目前构建和部署定制模型的过程主要依赖数据科学家和 ML 算法工程师,这使得整个业务周期缺乏敏捷性和快速迭代的能力。到最后,模型所依赖的数据可能已经过时,所有流程需要重新开始。但是,企业每天需要依靠业务人员做出关键决策,而这些决策无法上升到企业数据科学团队处理的优先级别。

2.

解决数据科学挑战的机会


这就是将数据科学能力大众化的机会所在。如果我们能为人们提供工具或功能,更好地将预测分析技术应用于业务问题,数据科学家就能获得时间专注于更复杂的问题。通过这种方式,业务领导可以使更多团队在跟上业务步伐的同时做出数据驱动的决策。通过这种方式使数据科学大众获得的其他好处包括:

  • 减少数据探索和准备工作

  • 允许分析专家以更低的成本提供数据科学产出

  • 通过领域专家对案例的更多探索,提高了创造成功模型的可能性

  • 扩展、自动化和加速业务小组和领域专家的分析

  • 减少部署和集成模型的时间和成本

  • 促进负责任地使用数据和人工智能并接受关于如何减少或解决偏见的指导



3.

受益于预测分析的业务场景


在一些业务场景中,预测功能非常有用。


销售和市场部门可以将其应用于案源计分、机会评分、预测结束时间,以及许多其他与 CRM 相关的案例。制造商和零售商可以利用它来帮助供应链分销和优化,预测消费者需求,并探索添加新产品。人力资源部门可以用它来评估候选人接受 Offer 的可能性,以及他们如何调整工资和福利来满足候选人。企业可以利用它来探索办公空间的选择和成本。以上这些只是部分应用场景。


4.

一个可以考虑的解决方案:

Tableau 商业科学


我们才刚刚开始探索业务人员掌握预测能力将解锁什么,AI 和 ML 将继续发展。与 Tableau 的关注点类似,更多的组织也将继续可以帮助业务人员以新的方式查看、理和使用数据提出和回答问题、发现见解、解决问题并采取行动的技术。 





今年春天,Tableau 推出了一种全新的人工智能分析技术,为业务人员提供预测能力。在扩大数据探索和使用的下一个阶段,我们希望商业领袖能够利用数据来帮助其他人做出更好的决策,并为影响这些决策的因素提供透明的洞见。


当人们可以用他们的数据思考时,当分析更多的是提出和回答问题,而不是学习复杂的软件或技能时,人类的潜能才会被释放,并产生惊人的结果

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https://www.tableau.com/zh-cn/solutions/ai-analytics



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责任编辑:蔡学森