作為IT領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，“大數(shù)據(jù)”不斷被大書特書，對其分析利用也備受關(guān)注。另一方面，靠IT技術(shù)、現(xiàn)有的組織和人才技能解決不了的難題也漸漸浮出水面。這就需要“分析數(shù)據(jù)及其與業(yè)務(wù)相結(jié)合的技術(shù)”。

本文總結(jié)了將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到業(yè)務(wù)中所需的技術(shù)，以及怎樣在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)有效的信息應(yīng)用。同時，還列舉了日本國內(nèi)外的先進(jìn)事例。

三大技術(shù)

下面，我們來看一下大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所需的技術(shù)有哪些？

業(yè)務(wù)技能

這里的業(yè)務(wù)技能不是指提高業(yè)績的能力，而是指將業(yè)務(wù)過程標(biāo)準(zhǔn)化、掌握各個過程中哪些信息需要輸入、記錄等能力。

以經(jīng)營活動為例。通常，將一些促銷活動的問卷調(diào)查中有望成為真實(shí)客戶的顧客信息錄入CRM(顧客管理系統(tǒng))系統(tǒng)，銷售負(fù)責(zé)人在此信息的基礎(chǔ)上開展?fàn)I銷，顧客感興趣的產(chǎn)品、服務(wù)等將作為數(shù)據(jù)輸入CRM系統(tǒng)。接下來，如果顧客購買了產(chǎn)品，在結(jié)算系統(tǒng)輸入結(jié)算信息，如果是貨物的話在物流系統(tǒng)輸入、生成物流信息。像這樣，掌握數(shù)據(jù)是在哪一過程中、什么活動中生成的非常重要。

此外，哪一過程、或者在哪一過程生成的數(shù)據(jù)會對業(yè)務(wù)的結(jié)果產(chǎn)生較大影響等，與其感性估計(jì)，不如對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、形成模式化。例如，與顧客的年齡、性別相比，從事哪種職業(yè)對購買概率的影響更大等。

數(shù)學(xué)技能(模式化、樣本化)

其次是分析數(shù)據(jù)所需的數(shù)學(xué)技能。此前，說到分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的技能的話，都是些求合計(jì)、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差等簡單的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，但以后，通過分析數(shù)據(jù)研究出業(yè)務(wù)的規(guī)律性，形成“模式化”、“樣本化”技術(shù)非常必要。這在科學(xué)界是一種常見手法。例如，理想氣體狀態(tài)方程“PV=nRT”，就是將氣體的狀態(tài)用模式化的公式表現(xiàn)出來。

同樣，在業(yè)界，也需要將商業(yè)活動的狀態(tài)形成公式化的分析技術(shù)。例如，連鎖超市可以根據(jù)店鋪的位置，計(jì)算出各種條件下(銷售業(yè)績、天氣、氣溫、星期幾等)的客流量和每種商品的銷售額，找出規(guī)律，就可以做出更適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，也能減少虧損、改善盈利。

IT技術(shù)

IT技術(shù)也不可或缺。首先，就是與數(shù)據(jù)庫相關(guān)的技術(shù)。需要分析的數(shù)據(jù)保存在哪兒、AGE和JOB等數(shù)據(jù)庫中涉及到的項(xiàng)目怎樣與實(shí)際業(yè)務(wù)術(shù)語相結(jié)合等，現(xiàn)在都可以通過IT手段來實(shí)現(xiàn)。但是，目前大多數(shù)企業(yè)面臨著業(yè)務(wù)之間的業(yè)務(wù)術(shù)語不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)庫零散不成規(guī)模等問題，仍然還有很多要依靠人來解決的東西。

今后，通過IT技術(shù)解答公式的能力將越來越重要。例如，假設(shè)商品的銷售額與顧客年齡的關(guān)系，用公式“銷售額=a×年齡”來表述，系數(shù)a就可以通過IT技術(shù)求出。這是非常簡單的線性回歸問題，數(shù)據(jù)量小的話就可以用Excel等電子表格軟件求出a。此外，也可以用SPSS和R等專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析軟件。更復(fù)雜的情況，就需要創(chuàng)建一個程序來求系數(shù)，擁有此項(xiàng)技術(shù)的IT工程師就可以說是珍寶了！

保證人才很重要

介紹了以上三種技術(shù)，但遺憾的是，日本企業(yè)里并不存在擁有以上全部技術(shù)的超人。那么，如何培養(yǎng)擁有這些技術(shù)的人才呢？

無論哪一種技術(shù)都是很專業(yè)的，都不是一朝一夕就能掌握的。但其實(shí)，掌握著業(yè)務(wù)技術(shù)的人就在各個業(yè)務(wù)部門，掌握IT技術(shù)的人才就在信息系統(tǒng)部門。

看上去很難的數(shù)學(xué)知識，對理科系的研究生來說往往并不算什么。物理、化學(xué)等領(lǐng)域中，也不乏將自然科學(xué)公式化、并研究怎樣才能得出精確度更高的公式的人，而這其中有很多有經(jīng)驗(yàn)的人才，將自然科學(xué)應(yīng)用到業(yè)務(wù)活動中并非不可能。

將這些人才從各個部門集中到一起，組成進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的專業(yè)小組，不是現(xiàn)在立刻就可以開始做的事情嗎？然后，將小組置于經(jīng)營企劃和業(yè)務(wù)企劃等制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的部門，成為支持企業(yè)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵力量。

從小事做起

掌握數(shù)學(xué)知識可能比較難，但應(yīng)用軟件解答課題并不是解答數(shù)學(xué)難題。大家手邊所有的電子表格軟件，就能進(jìn)行簡單的回歸分析，也有很多更高級的分析軟件，可以幫你解決更復(fù)雜的問題，這些彌補(bǔ)了數(shù)學(xué)知識的不足。

實(shí)際上，已經(jīng)有在分析技術(shù)上進(jìn)行投資并獲得成功的企業(yè)。丹麥Vestas Wind Systems，是從事風(fēng)力發(fā)電機(jī)設(shè)計(jì)、制造、銷售的公司，它將大數(shù)據(jù)分析運(yùn)用于業(yè)務(wù)中，通過持續(xù)地、公司全體有組織的工作收獲了成功。在組織化的基礎(chǔ)上增加持續(xù)性，可以更有效地運(yùn)用分析。

在日本，也有幾位IT工程師將大數(shù)據(jù)分析做成項(xiàng)目并不斷取得成果。在這個過程中，與分析相關(guān)的數(shù)學(xué)知識的不足部分有像IBM一樣的數(shù)學(xué)解析團(tuán)隊(duì)和大數(shù)據(jù)分析軟件供應(yīng)商的支持，彌補(bǔ)了之前所說的三大技術(shù)的不足，成功取得了成果。

同時，也有企業(yè)成立了100人以上的專業(yè)分析團(tuán)隊(duì)。集齊IT和業(yè)務(wù)雙方的人才成立分析團(tuán)隊(duì)，通過實(shí)際操作重復(fù)著“試驗(yàn)--錯誤”的過程。經(jīng)過這一過程，企業(yè)不斷得到小小的成功體驗(yàn)，分析水平也逐漸提高。而企業(yè)應(yīng)該最先著手的就是培養(yǎng)擁有必要知識技術(shù)的人才。

目前，這種涌現(xiàn)大量且多樣信息的業(yè)務(wù)環(huán)境中，無論哪個企業(yè)都有分析需求。而熟練應(yīng)用最新的IT工具、具備更好的洞察力將成為拉開企業(yè)之間差距的關(guān)鍵。

本文總結(jié)了要把數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到業(yè)務(wù)中所必需的知識和組織，以大數(shù)據(jù)的盛行為契機(jī)，重新審視數(shù)據(jù)分析的企業(yè)并不少。即使不能全公司大規(guī)模的進(jìn)行，也應(yīng)該盡快從可以做的地方著手，從小事做起是關(guān)鍵。

譯自：2012年4月12日【日本】ITmedia編譯：中國貿(mào)促會電子信息行業(yè)分會 王晨曦