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大數(shù)據(jù)塑造未來業(yè)務(wù)的5種方式
2016-09-17
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大數(shù)據(jù)塑造未來業(yè)務(wù)的5種方式

關(guān)于技術(shù)，最常見的一個(gè)誤解就是：新技術(shù)總是優(yōu)于傳統(tǒng)人工。考慮到過去人類職業(yè)被機(jī)器自動化所取代的次數(shù)，很容易就會得出這個(gè)假設(shè)。但是替代現(xiàn)象并不是線性的。有無數(shù)例子證明，新技術(shù)并不總能企及它所替代的人所提供的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)
人們往往會太過盲目地運(yùn)用自動化——讓機(jī)器做只有人類才擅長的事，比如接電話、讀取面部表情等任務(wù)。與此同時(shí)，在其它領(lǐng)域，我們卻要求人類完成機(jī)器非常擅長的數(shù)據(jù)驅(qū)動型任務(wù)，例如決定如何更好地安排店鋪庫存。

多虧有了大數(shù)據(jù)分析，我們可以糾正這兩方面的錯(cuò)誤。大數(shù)據(jù)分析可添加到以人為主導(dǎo)的流程中，從而進(jìn)行人機(jī)協(xié)作，而不是用一對一的交換形式取代人類。通過在流程中適時(shí)的添加更多數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析可以減少決策對人類推測的依賴。


通過更加明智地運(yùn)用自動化，大數(shù)據(jù)讓機(jī)器和人協(xié)同做出關(guān)于流程和政策的決策，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢。
對于全球企業(yè)來說，這是一個(gè)巨大的優(yōu)勢，因?yàn)榧夹g(shù)能夠根據(jù)需求被添加和取代，從而以近乎完美的可靠性和連貫性而兌現(xiàn)企業(yè)所需智能自動化。
盡管大量的大數(shù)據(jù)分析裝置已在全球部署到位，但是它們大多遠(yuǎn)離公眾視線，僅用于機(jī)密性、高價(jià)值的任務(wù)。2016年，這種情況將發(fā)生改變——大數(shù)據(jù)分析將出現(xiàn)在各種業(yè)務(wù)應(yīng)用最醒目的位置。
以下是我們預(yù)測大數(shù)據(jù)將在2016年提供的五大關(guān)鍵業(yè)務(wù)優(yōu)勢：
1. 勞動力優(yōu)化
我們都對所要做的事，以及什么是正確，什么是錯(cuò)誤有預(yù)感和“直覺”。但是沒有數(shù)據(jù)做支撐的直覺很少能夠做出理想的選擇。當(dāng)決策由數(shù)據(jù)驅(qū)動并輔以人類直覺做補(bǔ)充時(shí)，就會實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。
例如，運(yùn)營車輛的司機(jī)往往依賴直覺和之前的經(jīng)驗(yàn)決定行車路線。如果擁有車載信息和路線優(yōu)化數(shù)據(jù)，人們就能大大提高其駕駛效率，并在必要的時(shí)候通過直覺解決問題。這種流程混合能讓機(jī)器和人類發(fā)揮各自最大優(yōu)勢，為業(yè)務(wù)流程和客戶體驗(yàn)帶來最大價(jià)值。
通過更多數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策支持來補(bǔ)充人類為主導(dǎo)的流程，大數(shù)據(jù)分析能夠輔助和優(yōu)化各項(xiàng)人為活動。
2. 多渠道世界中的選擇
人們對渠道有著強(qiáng)烈的偏好。例如有研究表明，80后、90后會傾向于選擇通過他們的“原生”渠道——移動或社交媒體所提供的服務(wù)。
渠道多樣化對于用戶選擇非常有利，但卻為企業(yè)帶來挑戰(zhàn)，尤其是當(dāng)他們沒有技術(shù)保證每個(gè)渠道都擁有同樣的客戶體驗(yàn)時(shí)。例如，呼叫中心的座席使用決策支持工具來根據(jù)政策解決問題，但是如果系統(tǒng)數(shù)據(jù)和政策與其它渠道中的數(shù)據(jù)和政策并不相同，那么客戶體驗(yàn)就會分崩離析。這導(dǎo)致用戶不滿和困惑——因?yàn)椴煌揽赡墚a(chǎn)生不同的結(jié)果。
大數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)免除渠道限制。如果你能夠迅速、準(zhǔn)確地分析大數(shù)據(jù)，那么每個(gè)渠道都可以利用相同的數(shù)據(jù)源和政策，從而確保所有渠道都能平等地運(yùn)行。此外，大數(shù)據(jù)分析可支持無縫跨渠道流程，這意味著員工和客戶在任何時(shí)候始終都能選擇最便利的渠道。
3. 流程編排和政策管理
在任何企業(yè)，政策和流程都是密不可分的。流程必須在企業(yè)制定的政策內(nèi)執(zhí)行，并且定期進(jìn)行審查，以確保它們不會過時(shí)或妨礙業(yè)務(wù)。
通過技術(shù)來執(zhí)行流程和政策時(shí)，過程中的問題就會在業(yè)務(wù)成果中顯現(xiàn)出來。這是好事，因?yàn)楫?dāng)流程導(dǎo)致意想不到的結(jié)果時(shí)，出現(xiàn)的異常情況會準(zhǔn)確告訴我們流程或政策的哪方面需要進(jìn)行改進(jìn)。例如，如果客戶放棄了一個(gè)在線購物車，轉(zhuǎn)而尋求客服或呼叫中心的幫助，那么這表明某些方面需要進(jìn)行改進(jìn)。大數(shù)據(jù)分析提供了追蹤和分析這些相關(guān)性的方法，從而避免了它們可能會導(dǎo)致的問題。
除此之外，大數(shù)據(jù)分析將有助于降低業(yè)務(wù)流程運(yùn)行的整體成本。例如，通過識別超出自動化流程處理能力的情況，大數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)減少異常的開支。
4. 自動個(gè)性化
過去，由人執(zhí)行個(gè)性化任務(wù)是有意義的，因?yàn)闄C(jī)器往往不善于做出主觀決策，即我們通常所說的“軟”決策。其中包括非語言行為、面部表情和語調(diào)等人類交流中的暗示。
2016年，公司將取得進(jìn)一步突破，讓機(jī)器能夠模擬“軟”數(shù)據(jù)。通過吸收大量信息(包括過去收集和分析起來太慢、太貴的數(shù)據(jù)類型，如知識型員工的溝通與案例記錄)，大數(shù)據(jù)分析使其成為可能。由于機(jī)器變得更善于解析各種數(shù)據(jù)類型(所謂的“非結(jié)構(gòu)化” 數(shù)據(jù))并把它們與大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，機(jī)器可以開始改進(jìn)并加快員工的業(yè)務(wù)流程和客戶體驗(yàn)。
機(jī)器將開始模仿人類決策，而人類操作者可以對其進(jìn)行監(jiān)督和交付。這種大數(shù)據(jù)分析模擬可通過更強(qiáng)的技術(shù)手段以及增強(qiáng)機(jī)器與人之間聯(lián)系而實(shí)現(xiàn)。
5. 更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)儀器
數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，以及能否在合適的時(shí)候向合適的決策者提供見解。也就是說，要拓寬思維并更好地了解萬物是如何互聯(lián)的。要想從至今尚未被利用的數(shù)據(jù)源中收集情報(bào)，企業(yè)必須采用更精確的技術(shù)手段來分析人與機(jī)器的行為及其之間的交互。
對于人類而言，這意味著從我們在網(wǎng)上所做的一切活動中收集并分析點(diǎn)擊流——從購物到工作中的訂單錄入。這也會涉及線下數(shù)據(jù)，例如：當(dāng)我們訂外賣或者開車時(shí)使用導(dǎo)航。對于機(jī)器來說，這意味著向大型固定設(shè)備(從噴氣發(fā)動機(jī)到攝像頭)添加更多傳感器和測量儀，以便提供更豐富的數(shù)據(jù)集供人們發(fā)掘。在這兩種情況下，更多的數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致對行動和行為更好的了解，并對政策和流程所產(chǎn)生多米諾效應(yīng)。
當(dāng)我們開始采集并利用這些數(shù)據(jù)時(shí)，我們將開始在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)上添加另一個(gè)“感官”，從而使能帶來下游創(chuàng)新的新智能類型成為可能。
制定大數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略
當(dāng)然，技術(shù)改進(jìn)是一個(gè)漸進(jìn)的過程。但是對于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者來說，不能坐等采用大數(shù)據(jù)分析和先進(jìn)自動化的完美機(jī)會。相反，企業(yè)應(yīng)在整個(gè)公司層面積極尋求大數(shù)據(jù)與人為活動互補(bǔ)的機(jī)會。
找到位置，把人工智能嵌入人類和機(jī)器工作流程，發(fā)現(xiàn)能改進(jìn)人機(jī)交互的領(lǐng)域——這樣就能達(dá)成目標(biāo)。要想獲得成功，企業(yè)還應(yīng)謹(jǐn)慎關(guān)注這些嘗試帶來的結(jié)果，避免一方面的改進(jìn)掩蓋其它方面的不良影響。
大數(shù)據(jù)分析將帶來分布式智能，它可以在不進(jìn)行重大變化的前提下，改善人類所做的大部分事物。通過對集成智能全局把控，你將在2016年從未來科技中獲益。

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