现在，预测性分析越来越受关注，业务线不再否认其战略重要性。
保险、金融服务、零售等行业使用预测性分析已经十多年了，而其他行业才刚刚开始。有什幺新鲜的？预测性分析现在正被用于支持日常业务运营和决策制定，而非特殊的、可追溯的项目。那些能够有效使用预测性分析的公司能够获得前瞻性洞察，让他们有能力发现新业务机会，并加速创新。
那幺问题来了，为什幺没有更多公司这样做？很多只是不知道从何处下手。在组织内建立大数据“发电机组”并不需要一套完整的重新思考，以及改变事物运作的方式。不过，虽然商业领袖们认同数据驱动方法在下一个十年的重要性，他们仍然受制于信息过载，对如何从所拥有的数据中得出可操作的洞察而感到困惑。
虽然困难，但大数据和分析还是要用。Capgemini最新调查的数据显示，65%的受访者认为，如果他们不拥抱大数据，业务就会面临在市场中出局的风险。
怎幺做？下面这些提示或许会对你有帮助：
1、聚焦，在某处从零开始
潜在的无用数据是大多数，通过区分这些数据，可缩减你选择的范围，并找到正确的开始位置。Capgemini的研究指出，大数据成功的首要指导原则是聚焦支持你主要业务目标的解决方案。根据组织的具体情况，聚焦点可能是市场规划、账目智能和运营优化等。
市场规划。要想发现正确、合适的市场机会，需要模拟将你的业务表现数据和经济数据融合的场景，以确定谁最有可能发生购买行为，这样你就可以有的放矢，最有效地部署照片。
账户智能。诞生于互联网的消费者品牌，例如Amazon或阿里巴巴，擅长市场分析，分析客户的购买行为并发现他们接下来可能买什幺，但这在B2B领域是相对较新的。基本上，基于哪些购买行为可能随同发生，你可以确定哪个账户最具购买倾向。零售商将之用于促销和有针对性的推荐。类似地，B2B公司也可使用内部和外部工具进行这样的分析。
运营。问你自己这个问题：哪些你的日常运营业务可以更聪明地完成？例如，在EMC，我们注意到，与销售代表打电话相比，存在更多的合同续约机会，所以我们通过分析，帮助销售人员确定价值最高的续约机会，让他们优先考虑和处理。
收集正确的数据。有些人认为，拥有最多数据的将获胜。我的经验是，拥有正确、合适数据胜。启动分析功能时，数据源的质量必须是最高优先级。从小处开始并留意吸收内部和外部数据集。
2、雇对的人，设立合适的标准
每天和数据打交道的数据科学家，他们的成功意义重大。分析团队需要不同的角色和广泛的技能，包括数据官、分析师、工程师、科学家和顾问。构建“数据团队”时，有三至四个角色是需要考虑的。首先，数据分析师，熟谙如何抽取数据，并将其转换为面向既定目标的数据。其次是数据工程师，知道数据是如何被捕获的，位置在哪个服务器上，需要什幺样的工具抽取数据用于分析。第三是数据科学家，能基于数据创建配置文件或进行聚类分析。最后是专家或顾问，他们能将发现情景化并为高层决策者提供令人信服的建议。
3、管理组织变革
将分析纳入决策制定流程并不总会受各方利益相关者欢迎，一次从战略上管理这种变化就很重要。通过以下方式，可以更平滑地过渡：
鼓励参与——试点项目和焦点小组可在构建分析功能的过程中帮助涉及利益相关者。比起给定的最终输出，通常，人们想要成为解决方案的一部分。早期参与是驱动变革的极大鼓舞。
启发并通知——即便是最复杂的机器学习模型，也是基于一些基本的数据原则的。展现部分或所有预测模型组件带来的是透明性，透明度带来信任，信任带来采用。
Capgemini研究揭示的原则重申了在此阶段赋予员工洞察的需求。例如，由于他们经常性的，与客户保持的长期关系，销售代表是尤其可能对基于数据的决策表示怀疑的群体。通过开展允许销售代表提供反馈的试点项目，通过焦点小组收集洞察并和关键的内部影响者进行讨论，你就能晋级。当然，向他们展示数据。
4、激励鼓舞，行动并组织起来
每天，我都和那些渴望开启分析之旅的公司的管理层和同行们对话。关于从哪里开始这个问题，我的建议是：从你已经知道并拥有的地方开始构建。
如果你还在寻找从哪里开始，考虑下大数据的传统价值吧：数量、种类和速度。看看你现有的KPI，问问自己，如果我能更有效地分割业务会怎样？如果我能更频繁地获得这些更新会怎样？如果我能拥有更多趋势信息会怎样？ 如果你能回答任何这些问题，第一步灵感就已经完成。
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