企業(yè)會考慮利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分嗎？自動化、回歸基礎(chǔ)的方法，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化可能是關(guān)鍵因素。

數(shù)據(jù)分析是一個不斷變化的領(lǐng)域。隨著企業(yè)繼續(xù)大量投資于分析以支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型，掌握最新趨勢對于確保企業(yè)在未來數(shù)月和數(shù)年內(nèi)采用成功所需的分析策略至關(guān)重要。

今年2月，研究機構(gòu)Market Research Future公司預(yù)測，從今年到2023年，全球數(shù)據(jù)分析市場的復(fù)合年增長率將達到30.8%，2023年市場規(guī)模將達到776.4億美元。德勤公司中央創(chuàng)新團隊負責趨勢感知項目的總經(jīng)理、德勤最近發(fā)布的“轉(zhuǎn)向數(shù)字成熟度報告”的合著者David Schatsky表示，數(shù)據(jù)分析投資不斷增加的核心是成為數(shù)字化企業(yè)的動力。

Schatsky說，“數(shù)字化企業(yè)是一個不斷發(fā)展的企業(yè)，總是尋求應(yīng)用和最大化數(shù)字技術(shù)的價值，以重塑自己，重塑提供給市場的產(chǎn)品，如何將這些產(chǎn)品交付給市場，以及如何運營。數(shù)字化企業(yè)是我們認為通過有效利用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)而不斷發(fā)展的企業(yè)�！�

對于希望通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)的組織而言，在未來幾個月需要關(guān)注以下四種分析趨勢。

1.數(shù)據(jù)公民的崛起

隨著組織向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變，大多數(shù)專家和行業(yè)觀察者都認為，采用這項技術(shù)雖然不容易，但卻是最簡單的元素。圍繞數(shù)據(jù)改變文化和組織思維方式及其有效使用通常最具挑戰(zhàn)性。

“數(shù)據(jù)中最重要的部分是人。”咨詢機構(gòu)Carruthers and Jackson公司的主管Caroline Carruthers說。他曾擔任Network Rail公司首席數(shù)據(jù)官，也是《如何顛覆、創(chuàng)新并領(lǐng)先于競爭對手》這篇闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的文章的共同作者。他說，“組織需要了解對數(shù)據(jù)和信息做些什么，并且在數(shù)字化轉(zhuǎn)型達成一致意見�！�

Gartner公司業(yè)務(wù)分析團隊的研究副總裁Rita Sallam對此表示贊同。

Sallam說，“文化對任何企業(yè)來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)：變革管理、文化素養(yǎng)。企業(yè)是否有足夠擁有文化的勞動力，能夠通過這些新技術(shù)獲得現(xiàn)在提供給他們的見解，并能夠采取行動�！�

德勤公司的Schatsky補充說，為了掌握數(shù)據(jù)，組織必須在業(yè)務(wù)線中灌輸一種思維模式，無論何時企業(yè)面臨決策或采取行動，負責人都應(yīng)考慮是否有數(shù)據(jù)可以幫助業(yè)務(wù)實現(xiàn)更智能或更好的目標。

Schatsky說，“這需要改變思維方式。為了使其普及，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層必須集中精力，并在整個組織中發(fā)揮作用�！�

因此，他們認為，企業(yè)將越來越關(guān)注于推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維方式，以及在整個組織中對基本數(shù)據(jù)概念的流暢性。

然而，商業(yè)分析咨詢機構(gòu)A4A Brown公司的總裁、Meta S. Brow警告說，企業(yè)的做法不要過猶不及。

Brown說：“我認為，在期望執(zhí)行經(jīng)理成為分析專家的程度有很大的限制。而他們熟悉術(shù)語可能是合理的�！�

Brown以律師行業(yè)為例。預(yù)計律師管理團隊將了解他們必須遵守的最重要的法律，并且應(yīng)該能夠了解合同，但他們不會就復(fù)雜的法律問題提供建議。她說，同樣的想法在分析方面也適用。

她說，“我認為在數(shù)據(jù)分析中增加高管的等級，或者為自己進行數(shù)據(jù)分析是不合理的。我認為，人們在學(xué)習數(shù)據(jù)分析方面對他們的期望非常低。作為分析專家，我們的工作就是通過整個流程更好地與他們合作，我們的責任是將他們所說的業(yè)務(wù)信息轉(zhuǎn)化為分析術(shù)語�！�

2.回到分析的基礎(chǔ)

在過去幾年中，圍繞分析的對話越來越多地集中在尖端技術(shù)上，如機器學(xué)習、深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及其他人工智能元素。專家表示，雖然這些領(lǐng)域?qū)⒃谖磥韼啄昀^續(xù)引起很多關(guān)注，但許多組織將重新回歸基礎(chǔ)，并從不太先進的分析中獲得更多的實用性。

Brown說：“我參加過很多行業(yè)大會，也閱讀了大量文章，發(fā)現(xiàn)人們談?wù)摰氖撬麄兛赡芟胂蟮玫降淖顝?fù)雜的數(shù)學(xué)，但他們卻還沒有真正充分利用簡單數(shù)學(xué)，這讓我非常震驚。如果美國的每一家企業(yè)都能徹底利用統(tǒng)計數(shù)字的數(shù)據(jù)，那么我們的經(jīng)濟將會蓬勃發(fā)展�！�

Carruthers對此表示認同。她說，“很多人對機器學(xué)習和人工智能的應(yīng)用感到興奮，認為必須做所有這些事情，卻忘記了組織實際上從分析中獲得了大量價值�！�

Carruthers認為，隨著組織將分析投入生產(chǎn)，并尋求真正從他們的分析工作中獲取價值，他們將再次更加重視通過更基本的分析和報告功能可以實現(xiàn)的目標。