商業(yè)即數(shù)字：嵌入式數(shù)據(jù)分析_數(shù)據(jù)分析師培訓

預測未來，原本只存在科幻電影與想象中。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，終于讓人類有可能掌握這一神奇的力量。每個公司都在貪婪地收集數(shù)據(jù)，期待能在競爭中搶占先機。大部分公司認為，收集的數(shù)據(jù)越多，預測的準確性就越高。但這種論斷并不完全正確。

　　當今企業(yè)面臨的最大問題是數(shù)據(jù)泛濫，很多企業(yè)已經(jīng)被海量的數(shù)據(jù)淹沒。前所未有的計算能力，飛速發(fā)展的傳感器技術和日新月異的數(shù)據(jù)挖掘工具，這些都為公司帶來大量非結構化的原始數(shù)據(jù)。公司現(xiàn)在缺乏的是“正確”的數(shù)據(jù)。

　　想要正確的答案，先問正確的問題。到目前為止，企業(yè)所應用的軟件系統(tǒng)是以功能為基礎的。舉例來說，電子商務應用軟件的主要功能是完成交易。盡管它也會收集數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)都是和改善消費體驗相關的，它不會去收集其他數(shù)據(jù)。換言之，公司憑借本能去鯨吞數(shù)據(jù)，并沒有帶著明確的目的和問題。當然，這些數(shù)據(jù)對完成交易功能已綽綽有余，但當公司用數(shù)據(jù)分析制定戰(zhàn)略決策時，例如進入新市場或為產(chǎn)品定價，他們就會發(fā)現(xiàn)，手頭的數(shù)據(jù)根本無法回答這些問題，我們將這種現(xiàn)象稱為數(shù)據(jù)缺口。

　　要填補數(shù)據(jù)缺口，公司要徹底改變軟件系統(tǒng)的設計和應用思路，它們要為數(shù)據(jù)分析而生。公司要拋棄漫無目的的數(shù)據(jù)收集方式，要有的放矢地去收集數(shù)據(jù)。未來，新一代軟件系統(tǒng)將成為公司數(shù)字供應鏈的第一個環(huán)節(jié)，它不但能滿足基本的功能需求，為消費者服務，更能為公司收集正確的數(shù)據(jù)，解答公司最迫切的問題。因此，對公司來說，技術現(xiàn)在已不是最大的難題，最大的挑戰(zhàn)是根據(jù)自身業(yè)務需求，設計出正確的問題。

　　量化周邊世界。當公司無法收集需要的數(shù)據(jù)，那么就應重新審視收集這些數(shù)據(jù)的方法。有很多軟件公司已經(jīng)開始研發(fā)下一代軟件系統(tǒng)，添加更多的API（應用程序編程接口），讓用戶更便捷地從軟件中提取數(shù)據(jù)。

　　公司也在行動，他們在客戶交互系統(tǒng)中添加更多的數(shù)據(jù)收集點。Netflix（在線影片租賃公司）會記錄用戶觀看影片的整個過程，例如用戶何時會暫停播放，又會重復觀看哪些片段。Knewton（在線教育公司）則觀測學生如何使用公司的軟件，例如他們完成作業(yè)的時間、最高得分、甚至學生的鍵盤記錄和完成某一問題的時間。公司創(chuàng)始人兼CEO何塞·費雷拉說：“我們每天要從每位學生身上獲取數(shù)千個數(shù)據(jù)點?！?/span>

　　傳感器技術的發(fā)展，使公司獲得了又一件填補數(shù)據(jù)缺口的利器。UPS開發(fā)了一套車載傳感器和手持電腦系統(tǒng)，它不僅可以追蹤貨物的位置，還可以跟蹤送貨車輛的行程。通過這套系統(tǒng)，公司發(fā)現(xiàn)，送貨路線中左轉彎越多，送貨的速度就越慢，油耗越高。根據(jù)這些發(fā)現(xiàn)，公司將送貨路線中的左轉彎限制到最低的數(shù)量，僅這一措施，就使公司每年節(jié)省約九百萬加侖的汽油。

　　創(chuàng)建數(shù)據(jù)供應鏈。在很多公司中，辛苦得來的數(shù)據(jù)只停留在硬盤中，無人問津。公司應停止建立數(shù)據(jù)倉庫，而去打造一條數(shù)據(jù)供應鏈。得到可靠的數(shù)據(jù)源后，公司還要將這些數(shù)據(jù)組合、分析，就像工廠的生產(chǎn)線將零部件組裝成產(chǎn)品一樣。一直以來，數(shù)據(jù)分析對公司來說是一個艱巨的挑戰(zhàn)，但這在很大程度上是由于此前公司分析數(shù)據(jù)方式無目的性。要有效地分析數(shù)據(jù)，公司必須想方設法地搞清楚，什么樣的數(shù)據(jù)才能夠支持戰(zhàn)略決策，并確保收集正確的數(shù)據(jù)。換句話說，公司要帶著明確的目的收集數(shù)據(jù)，這樣才能帶來更好的數(shù)據(jù)和更好的分析結果。

　　福特公司研究發(fā)現(xiàn)，購買混合動力汽車的消費者都頗具環(huán)保意識，他們希望電力駕駛的比例盡可能高。但是在原先的駕駛系統(tǒng)中，是否進行油電切換取決于電池的剩余電量。如何在保證汽車正常運行的前提下，盡量提高電力行駛的比例呢？帶著這一明確的問題，福特分析了車載GPS上的數(shù)據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)很多車主的駕駛范圍集中在幾個固定的位置之間，例如學校、公司和超市等。于是公司開發(fā)了一套路徑算法，當電腦發(fā)現(xiàn)汽車的行駛范圍在電池的容量之內時，汽車就會更多地依賴電池行駛。

　　在不久的將來，一些公司將會建立起行動敏捷的數(shù)據(jù)供應鏈，形成數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和結果反饋的良性循環(huán)。隨著商業(yè)環(huán)境和戰(zhàn)略的變化，他們會重新設計自己的問題，收集并分析全新的數(shù)據(jù)。

　　轉變企業(yè)文化。在向數(shù)據(jù)分析轉型中，僅僅在軟件開發(fā)環(huán)節(jié)加入數(shù)據(jù)需求還不夠，下一步是要培養(yǎng)以數(shù)據(jù)和事實為導向的企業(yè)文化。公司要淡化業(yè)務模塊（數(shù)據(jù)的使用者）與IT模塊（數(shù)據(jù)的提供者）之間的界限，這樣才能同時提高兩者的效率。

　　為達成這一目標，很多公司在內部設定新的高級管理職位，例如首席數(shù)據(jù)官（Chief Data Officer）。他們負責數(shù)據(jù)的收集、整合、輸送和分析。即便沒有這樣一位數(shù)據(jù)帶頭人，每位員工都要培養(yǎng)尋找更好、更多和更新的數(shù)據(jù)的意識。只有這樣公司才能系統(tǒng)性地使用數(shù)據(jù)引導決策，變成更聰明、更成功的組織。