如何將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為大業(yè)務(wù)價值？

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許多組織都在尋求以數(shù)據(jù)為中心，因此，其IT預(yù)算的很大一部分投資于大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。除了實施數(shù)據(jù)湖策略或掌握相關(guān)的技術(shù)障礙以更系統(tǒng)地收集和存儲數(shù)據(jù)外，利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)真正的商業(yè)價值通常仍然面臨挑戰(zhàn)。

堅實的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)湖是一個集中式存儲庫，它使企業(yè)可以大規(guī)模存儲結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這是開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線圖的重要前提，盡管不一定足夠。一旦組織對數(shù)據(jù)的潛在價值變得更加敏感，而高管們將其視為競爭優(yōu)勢，那么真正的旅程便開始了。

如果認(rèn)為數(shù)據(jù)是新石油，那么數(shù)據(jù)科學(xué)就是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用，有價值的信息的煉油廠，供業(yè)務(wù)利益相關(guān)者采取行動。雖然其他技術(shù)（例如商業(yè)智能儀表板和報告）可以從大數(shù)據(jù)中受益，但數(shù)據(jù)科學(xué)將釋放其真正價值。 具有更多（大）數(shù)據(jù)的目標(biāo)不應(yīng)在于創(chuàng)建更多儀表板或報告，而應(yīng)在于實現(xiàn)更多自動化，智能，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法揭示了業(yè)務(wù)流程中的相關(guān)性和依賴性，否則它們可能隱藏在組織的數(shù)據(jù)中。然后，這些算法構(gòu)成了更智能的IT解決方案的基準(zhǔn)。

創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值

預(yù)測模型有助于優(yōu)化現(xiàn)有流程，更智能的應(yīng)用程序能夠增強(qiáng)人為的決策，尤其是在高度重復(fù)的任務(wù)中。當(dāng)今的深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能夠在某些任務(wù)（例如在預(yù)測性維護(hù)或質(zhì)量控制的背景下應(yīng)用的計算機(jī)視覺和模式識別）中實現(xiàn)超人的準(zhǔn)確性。 作為工業(yè)4.0愿景的基礎(chǔ)，這些算法實現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的希望。在數(shù)據(jù)科學(xué)家從分析組織的數(shù)據(jù)中獲得的見解的推動下，更智能的IT應(yīng)用程序可以改變企業(yè)的運(yùn)營方式，實現(xiàn)更精確的自動化決策，同時使人類專家可以將精力集中在更高價值的任務(wù)上。

諸如AI，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)之類的流行語都在每位高管的腦海中浮現(xiàn)。 但是AI之旅幾乎總是始于組織的原始數(shù)據(jù)。事先對更多（大）數(shù)據(jù)，實時數(shù)據(jù)和高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了投資的組織擁有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，現(xiàn)在它們已經(jīng)準(zhǔn)備好提供預(yù)測模型的承諾，以實現(xiàn)更好的決策，并將成為真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)的寶貴基礎(chǔ)。

對于執(zhí)行團(tuán)隊來說，最大限度地利用該技術(shù)的關(guān)鍵是從以IT為中心的視圖（大數(shù)據(jù)IT基礎(chǔ)架構(gòu)）過渡到以業(yè)務(wù)價值為中心的方法（如何利用收集的數(shù)據(jù)來優(yōu)化生產(chǎn)過程）。團(tuán)隊?wèi)?yīng)尋求用于解決關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題的數(shù)據(jù)或改善關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程以降低成本，提高效率并提高質(zhì)量。 簡而言之，您應(yīng)該研究如何轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)并在市場中獲得競爭優(yōu)勢。您可能會對組織可以通過打破數(shù)據(jù)孤島并允許對組織所有數(shù)據(jù)進(jìn)行更開放的訪問而釋放的創(chuàng)新感到驚訝。

對于希望將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為大價值的企業(yè)，最好遵循以下步驟：

• 戰(zhàn)略：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的任何變化都將需要執(zhí)行團(tuán)隊的承諾，以進(jìn)行前期投資并為幾個初始項目提供試驗空間。并非所有項目都會成功，但是敏捷項目方法將使您快速失敗并迅速糾正過程。
• 準(zhǔn)備：建立由業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)＜液蛿?shù)據(jù)科學(xué)家組成的聯(lián)合工作組，以識別和確定優(yōu)先級最高的項目。如果您沒有內(nèi)部的數(shù)據(jù)科學(xué)人才，請找一個值得信賴的合作伙伴與業(yè)務(wù)利益相關(guān)者一起進(jìn)行第一個項目。
• 執(zhí)行：一旦確定了可以改變業(yè)務(wù)的高價值，支持AI的解決方案，就該大膽了。優(yōu)先考慮產(chǎn)品上市時間和完善時間，并授權(quán)業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)＜液蛿?shù)據(jù)科學(xué)家的聯(lián)合工作組在執(zhí)行團(tuán)隊的大力支持下從頭到尾運(yùn)行該項目。
• 增強(qiáng)：之后，在內(nèi)部共享用例，以供其他團(tuán)隊學(xué)習(xí)，投資以加速采用。請記住，將AI的業(yè)務(wù)部署作為最終目標(biāo)，因為這將是AI真正的投資回報率出現(xiàn)的地方。

盡管（大）數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，但更智能，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策可帶來業(yè)務(wù)價值。

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