為什么實時分析對于數據驅動型業(yè)務必不可少

如今，幾乎每個大型組織都希望利用大數據分析來制定決策并獲得競爭優(yōu)勢。例如，《2019年NewVantage大數據和AI高管調查報告》發(fā)現，他們接受調查的《財富》 500強高管中有近92%的人增加了對大數據和AI的投資，而55%的人花費了超過5,000萬美元。

但是，雖然近62%的《財富》 500強企業(yè)高管說他們看到了可衡量的結果，但只有31%的人說他們有一個數據驅動的組織，只有28%的人創(chuàng)建了數據文化。

來自Interana的相關調查可能有助于解釋這種差異。3月，Interana對來自大型組織的85位商業(yè)領袖進行了調查。他們發(fā)現：

很大比例的組織僅通過預定義的儀表板從大數據中獲得洞察力;和

由于需要制定新的查詢而導致的延遲，因此很難對數據提出迭代問題;涉及技術專家;提取，轉換和加載不同的數據集(ETL);等待結果。

為了創(chuàng)建一種數據驅動的文化，管理人員需要快速，直接地訪問基于數據的見解，并且目前看來，大多數組織都無法將其提供給員工。

在此eWEEK數據點文章中，Interana的聯合創(chuàng)始人兼CTO Bobby Johnson 帶領讀者瀏覽了這些發(fā)現，以解釋這些研究對企業(yè)中大數據分析的現狀以及建立數據驅動型組織的意義。

數據點1：從大數據中獲取答案需要很長時間

在Interana調查中，將近三分之二的受訪者(63%)表示，他們必須等待數小時(34%)或幾天(29%)才能建立新查詢，而18%的受訪者則表示可能需要數周(11%)或個月(6%)才能這樣做。就是說，只有不到一半的受訪者(49%)對獲得答案所需的時間不滿意。有人可能希望這個數字會更高，但是鑒于只有11%的人說他們目前可以在幾分鐘之內得到答案，因此人們似乎已經習慣了等待查詢的建立。他們從未經歷過其他任何方式。

數據點2：大數據的業(yè)務采用仍然是一個挑戰(zhàn)

在NewVantage調查中，有77%的受訪者表示，企業(yè)采用大數據和AI計劃構成了嚴峻的挑戰(zhàn)。最有可能出現此挑戰(zhàn)，不僅是因為從數據中獲取答案需要很長時間，而且還因為Interana調查的很大一部分業(yè)務領導者(39%)表示他們只能訪問基于預定義查詢的報告。另外，有41%的人需要涉及IT或其他技術資源來詢問數據。

預定義查詢中的數據可用于監(jiān)視關鍵績效指標并了解業(yè)務的日常情況，但是當出現問題時，為了理解為什么會出現問題，管理人員需要能夠提出問題。數據的多個問題以找出原因。預定義查詢不允許進行此類詢問，并且盡管可以在數周或數月的時間內反復進行查詢構建和ETL周期來提出迭代問題，但很少有組織可以等待這么長時間做出關鍵決策。

數據點3：數據科學家嚴重短缺

如果組織依靠數據科學家來創(chuàng)建查詢，那么創(chuàng)建數據驅動的文化將是困難的。這些高技能的人員不僅是組織內的有限資源，而且供應極度短缺。根據LinkedIn去年的一份報告，僅在美國，就立即需要超過151,000名額外的數據科學家。因此，如果數據科學家離開您的組織-根據Burtch Works在2019年進行的一項調查，他們每2.6年更換工作-招募替代人員將構成嚴峻的挑戰(zhàn)。

數據點4：高管知道他們必須創(chuàng)建數據驅動的組織

根據NewVantage的報告，僅不到80%的《財富》 500強企業(yè)高管擔心數據驅動型組織的破壞。這是一種有效的恐懼。例如，十年前，Facebook在美國社交媒體市場上的主導地位與MySpace并駕齊驅，直到2009年5月才超越其主要競爭對手。有許多原因使Facebook成為如此占主導地位的社交網站媒體力量，但最大的力量之一是其高度數據驅動的文化。超過一半的員工定期使用公司的內部數據分析平臺來獲取有關用戶行為的實時答案。他們在進行設計決策時無需依賴直覺。他們可以對數據提出問題，以了解是什么導致人們與網站的互動時間更長，并且隨著時間的推移與平臺的互動越來越緊密。

數據點5：結論

除非業(yè)務經理能夠實時訪問數據答案，否則創(chuàng)建數據驅動的組織仍然非常困難。業(yè)務步伐太快，無法等待數小時或數天才能回答單個問題。在非技術人員能夠有意義地獨立使用大數據快速獲取答案之前，決策將繼續(xù)基于會議室中薪水最高的人的直覺。那些成功創(chuàng)建數據文化的組織將比落后的組織具有巨大的競爭優(yōu)勢。