01 數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織意味著什么?
數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定是數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)的核心，這意味著公司收集、分析和使用數(shù)據(jù)來為關(guān)鍵決策提供信息。從本質(zhì)上說，這就是從事實中獲得指導而不是“跟著你的直覺走”。這聽起來顯而易見，在現(xiàn)實中每個人都試圖這樣做，但它比看起來更難。
數(shù)據(jù)驅(qū)動是一個不斷變化的追求。在過去的幾十年里，我們可以訪問的數(shù)據(jù)量以及分析這些數(shù)據(jù)的工具一直在擴大和改進，這既是福也是禍。企業(yè)現(xiàn)在有大量的數(shù)據(jù)，今天先進的人工智能和機器學習使得分析它比以往任何時候都更容易。但數(shù)據(jù)是分散的、豎井式的，而且大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，這增加了復雜性。
比如在營銷領(lǐng)域，Gartner最近研究發(fā)現(xiàn)，只有一半的營銷決策受到數(shù)據(jù)分析的影響，原因有很多——從糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量到不明確的建議。撇開原因不談，我們得出的結(jié)論是：成為一個數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織真的不容易。
但挑戰(zhàn)是值得的，根據(jù)德勤2019年的一項調(diào)查，在擁有最強數(shù)據(jù)分析文化的受訪者中，48%的人在過去12個月顯著超過了業(yè)務目標。這就是為什么盡管困難很多，大多數(shù)組織還是專注于構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略。
02 數(shù)據(jù)驅(qū)動方法是如何工作的?為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動，公司需要設(shè)定明確的目標，并有數(shù)據(jù)可以驅(qū)動的業(yè)務場景，然后是查找所有可應用數(shù)據(jù)，并對其進行清理和組織的復雜任務。IBM的一項研究顯示，分析師80%的時間都花在這個階段，只剩下20%用于實際分析數(shù)據(jù)。在收集和分析數(shù)據(jù)之后，必須根據(jù)調(diào)查結(jié)果提出建議，以指導決策。培養(yǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化同樣是數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)成功的關(guān)鍵。這意味著要有合適的人才和領(lǐng)導團隊，加強數(shù)據(jù)對各級員工的價值。這還意味著要讓數(shù)據(jù)和分析工具能夠被廣泛訪問，并創(chuàng)建一個支持測試和學習方法的環(huán)境。
麥肯錫稱，那些鼓勵員工持續(xù)為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策提供資料的公司“在過去三年里，營收增長至少10%的可能性要高出近1.5倍”。
03 為什么數(shù)據(jù)驅(qū)動還不夠?沃倫?巴菲特(Warren Buffett)曾說： “我查過調(diào)查表，死亡率最低的是6歲兒童。所以，我決定像六歲孩子一樣吃東西?！卑头铺睾喴亟忉屃藶槭裁粗桓鶕?jù)數(shù)據(jù)做決定是有問題的。數(shù)據(jù)有利于驗證，但它的好壞取決于它的解釋，以及你找到的數(shù)據(jù)的完整性和準確性。如果沒有正確的情景，基于數(shù)據(jù)的決策可能會導致錯誤的結(jié)果。此外，數(shù)據(jù)未開發(fā)的潛力存在于添加到它的具體上下文語境中，數(shù)據(jù)和內(nèi)容可以沿著不同主題線連接，并通過復雜的關(guān)系網(wǎng)絡豐富起來，這不僅僅是電子表格和報告，還有相關(guān)的演示文稿、對話、電子郵件、pdf文檔等等。借助知識圖譜、自然語言處理和機器學習的力量，我們現(xiàn)在可以添加豐富的上下文語義信息，從而使數(shù)據(jù)成為可操作的知識。
我們事先獲得的可操作知識越多，我們能夠做出最佳決策的可能性就越高，可以看到：知識>數(shù)據(jù)。
04 知識驅(qū)動是什么意思，如何實現(xiàn)它?知識驅(qū)動意味著員工花更少的時間搜索他們需要的東西或者理解數(shù)據(jù)，而花更多的時間做出有助于業(yè)務增長的決定，這都可以減輕認知負擔。什么是認知負擔？它是我們作為人類評估所有可用選項并做出最佳決策所需要的額外思考和努力。我們每個個體都可以在個人層面上體驗到它的存在，而組織在整體上的認知負擔將是每個員工認知負擔的總和。為了實現(xiàn)知識驅(qū)動，企業(yè)需要在具體語境中提供可操作的知識，以提供見解，為決策提供依據(jù)，并提高生產(chǎn)力。實現(xiàn)這一工作的關(guān)鍵是使盡可能多的實現(xiàn)知識自動化，它可以顯著減少、員工的認知負擔。具體來說，知識驅(qū)動通常需要構(gòu)建以下的能力：
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訪問它們的所有數(shù)據(jù)和內(nèi)容——包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的，跨應用程序、環(huán)境、文件類型等。
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將數(shù)據(jù)和內(nèi)容形成知識圖譜——將數(shù)據(jù)和內(nèi)容融合成為更具語義的知識圖譜，這是從數(shù)據(jù)驅(qū)動走向知識驅(qū)動的關(guān)鍵一環(huán)。
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給用戶一個簡單、直觀的360度界面——一個用戶可以訪問所有相關(guān)信息和見解的地方，用戶需要360度的全景視野，避免片面的觀點。
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體驗友好、功能強大的智能搜索——提供語義增強搜索、知識可視化展示、員工畫像推薦、知識語義關(guān)聯(lián)分析等新一代智能搜索能力。
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能夠解析相關(guān)內(nèi)容段落的含義——通過自然語言處理、概念提取、文本標注等實現(xiàn)相關(guān)文本內(nèi)容的自動解讀、實體、關(guān)系抽取等。
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使用機器學習進行語義自動化——通過機器學習算法訓練模型，提供智能標簽、自動分類、主題聚類、熱點趨勢分析等能力。
05 知識驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案我們認為，數(shù)字化時代，企業(yè)對于企業(yè)知識數(shù)字化需求通?？梢愿爬椋褐R存量、知識增量、知識服務和知識決策。其中：1）知識存量：是指需要對歷史積累的大量多形態(tài)知識內(nèi)容盤活和再利用；2）知識增量：是指對不斷增加的業(yè)務知識需要按照標準規(guī)范和結(jié)構(gòu)化模板沉淀和復用；3）知識服務：是指需要知識和業(yè)務關(guān)聯(lián)，在業(yè)務場景中實現(xiàn)用戶畫像、知識推薦、知識關(guān)聯(lián)、知識推薦等情景化的知識服務；4）知識決策：是指基于已經(jīng)構(gòu)建的業(yè)務圖譜關(guān)系網(wǎng)，對產(chǎn)品、項目、技術(shù)、人才、客戶、市場等業(yè)務對象進行360°刻畫，為業(yè)務決策人員輔助決策能力。基于以上組織知識數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求和需求，我們提供對應的組織知識數(shù)字化解決方案。即：知識內(nèi)容資產(chǎn)化→主題知識服務化→業(yè)務對象360化
企業(yè)可以根據(jù)自身管理和信息化基礎(chǔ)及現(xiàn)狀定位合適的階段，建設(shè)匹配的知識數(shù)字化轉(zhuǎn)型應用。
來源 ：CDO之家
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