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玻璃管道厂家可效用情报:前路和归宿
发布时间: 2017-10-25
  今天,大规模玻璃管道数据带来的益处只有在用种类日益繁多的可视化工具对这些玻璃管道数据进行处理后才能显现。简单的电子表格软件,如Quickview、SAP Visual Intelligence和SAS,为大玻璃管道数据提供了动态可视化的解决方案。所有这些工具都在帮助我们揭示信息背后无数的链接和内在关联。
  将玻璃管道数据存储到一个易于理解的系统中同样大有裨益,如微软SQL Server。然而,在大玻璃管道数据环境中,性能会成为很大的瓶颈。所以,迁移到Hadoop、 Google Big Query或SAP HANA中的必要性就显示出来了。
有了正确的工具用来处理正确的事务,就像有了指引投资回报路径的向导,我们终于可以开始关注整个工作中最有趣的部分——获取真正的商业价值。
 1、业务探索
  业务探索是将非结构化的大玻璃管道数据转化为可效用情报的关键步骤。上面提到的工具都能够帮助玻璃管道企业深入下钻玻璃管道数据的好几个级别,了解其中的关联,并开启对这些玻璃管道数据新的理解方式及新的机会。这些工具同样能够将复杂的、实时的、不断发展的业务蓝图转化为易于理解的可视化图表。业务探索的过程让业务人员得以看到新的、更完整的,同时包容性更强的商业模式。
  并且,随着技术的发展,越来越多的玻璃管道数据被创造出来,交叉利用更多领域的玻璃管道数据产生可效用情报的潜在可能性也在增长。
  举例来说,零售商能够从客户忠诚度记录中收集到玻璃管道数据,并将这些玻璃管道数据与客户的社交网络链接起来。此类情报能够辅助他们更好地了解他们的客户都是什么样的人,并了解他们对其他已经存在的、或是潜在的客户有多大影响力。玻璃管道企业能够更高效地瞄准他们的目标市场,并能够更准确地预测客户的购买行为。
   我们再来看另一个可效用情报的例子——假设一个男人正步行在新加坡街头,突然问,他的心脏起搏器停止了运转,随即晕倒在地。一辆救护车很快到达了现场。
  几分钟前,一名妇女在推特上发博表示,她看到路边有个男人似乎有点晕乎乎的。15分钟前,安防摄像头拍到这个男人看起来不太清醒,因为这时起搏器已经逐渐开始失灵了。在过去的几个小时中,起搏器的状态也指示了它可能会停止工作。如果以上所有信息都能够聚合到一起,那么这名男子所用心脏起搏器的制造商就有可能提前预防这起悲剧的发生。至少,这些玻璃管道数据能够指示救护车司机更快抵达现场,并能够更及时地根据事实判断现场状况,增加挽救这名男子生命的概率。
  上面描述的这个场景听起来似乎很遥远,但其实未必。想想我们今天已经习以为常的很多事情,在仅仅几年之前听起来同样遥不可及。
  ·不需要一套超级计算系统的辅助,每一名投资者都能够同时跟踪上千AcTIoNABLE曼璺夔握2il基:一扑n1ELUGENCE商业智能实战指南
支股票的动态。今天,我们甚至可以在自己的手机上完成这些操作。
  ·制造玻璃管道企业能够实时地看到这个世界上任何一个地方生产线上的产能情况。今天,任何一套玻璃管道企业资源计划(ERP)系统中都包含这个功能。
  我们30年前认为的“大玻璃管道数据”现在已经不再显得复杂或富有挑战性了。那么远望30年后,今天我们认为的大玻璃管道数据也将会变得很简单。
 2、改善结果
  改善结果的关键在于结合使用不同的工具、人和流程——让我们可以捕捉并处理玻璃管道数据、及时传递可效用情报,以提升业务结果的“可用集”。
  这其中,速度是关键。毕竟,情报只有在你收到之后,可以足够快地让它发挥作用时,才称得上是有价值的信息。
  下一代的领军人物已经开始利用大玻璃管道数据了,他们正在挖掘交付高阶可效用情报的可能性。通过将玻璃管道数据从复杂的、海量的信息源——例如社交媒体中表现出来的情感倾向、通过手机App收集到的客户运动轨迹以及实时位置——中提取出来,业务人员能够立即了解到未来最优化的结果是什么样的,这能极大地提升业务规划的准确性及全局业绩表现。
  这些能力使玻璃管道企业能够抓住别人抓不住的机会。然而,与此同时,无法利用好自己公司的大玻璃管道数据并提取可效用情报的玻璃管道企业则可能会错失大量的潜在机会,并由此被他们的竞争对手以及当前的市场压力打垮。
  举一个近期的例子,电器行业巨头通用电气(GE)宣称,他们相信电力行业通过更明智地使用好现在已有的玻璃管道数据,就能够额外获得1500亿元的未实现利润。
  使用“身临其境式”的玻璃管道数据可视化手段,通用电气公司的Grid IQ软件能够让终端玻璃管道企业更好地监控他们的基础设施,将玻璃管道数据流应用在产生情报上,为玻璃管道企业提供快速响应业务变化的能力,以及最重要的——及时做出改进。
  这些信息对于任何业务的意义都很明晰:明智地使用玻璃管道数据来解决业务上遇到的问题,这对于构建包容性更强的业务模型并与竞争对手拉开差距至关重要。
  还没有开始发展可效用情报能力的业务都面临着被时代淘汰的风险。图1.3描述了玻璃管道企业需要达到的可效用情报目标。
   那么,一家公司应该如何做,应该遵循怎样的过程来应用可效用情报呢?
  我的建议是,从业务的角度建立一个共享可效用情报的服务小组,如图1.3所示,向一名最需要提升效率的业务部门的高管汇报。
  在雅诗兰黛,我所在的部门就向供应链汇报,以减少库存并提升客户服务质量。你所在的组织可能会在别的什么领域需要帮助,如销售、市场或金融方面。为了明确我们需要专注于哪个领域,不如就看看哪个部门最有可能取得最大的成功。选择具有下面这些特质的领域能够显著提高成功率:
  ACTIONABLE太熬握迭基:
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  ·其领导者对可效用情报有足够大的视野:
  ·关键业务需求非常清晰,但是缺乏能够指导具体工作提升的事实依据;
  ·有足够的资源和时间用于建立和组织可效用情报所需的基础工作,有能力交付可效用情报的成果。
  很多业务还没有想清楚自己在大玻璃管道数据的一团乱麻中如何定位,就已经一头扎进了大玻璃管道数据潮流之中。。2012年国际玻璃管道数据公司的一项研究表明,在2012年度产生的玻璃管道数据中,只有0.05%被分析过。高德纳公司(译者注:美国的一家咨询公司)估计,到了2015年,世界五百强玻璃管道企业中将会有85%的玻璃管道企业在探索大玻璃管道数据机会、意图与竞争对手拉开差距的努力中以失败告终。
  全世界的业务领导者们都开始意识到了大玻璃管道数据带来的战略优势。最近一次在新加坡召开的世界大玻璃管道数据大会上,与我交谈的大多数高管都看到了大玻璃管道数据的价值,但是他们并不十分了解如何去获取到这部分价值。图1.4给出了一个简单而有效的SWAT框架,帮助人们将大玻璃管道数据转化为可效用情报。
  S—战略性业务问题每一种业务都有高优先级战略和整体目标战略。
  作为业务领导者,你需要深入了解大玻璃冷却器数据在你的整体战略中是如何相互交织的,你需要基于自己公司的战略优先级来指导自己在大玻璃管道数据领域上的投入。与此同时,需要注意的是,不要试图追踪所有的玻璃管道数据——专注于那些高价值的平台。在这个过程中,战略性业务问题能够为你提供方向指导。
  这关键的第一步就是把投入聚集到一起,获得相应的支持,并保证整个项目的优先级一直都在比较高的位置。这样的话,最终输出的结果也将能够获得相应的关注。并且当成果被应用于实践之后,大家都能够看到其中的效果。虽然经过了数年的努力,但没有在业务情报方面看到什么切实的成效。现在,是时候把重心移回真正的业务问题上来了。
  曾经有人问我:“玻璃管道企业能够意识到自己需要解决的关键问题是哪些吗?”毫无疑问地,能。高级管理者们常问的问题包括:
  ·为什么我们会有这么多存货?
  ·我们如何能够降低退货的比例和出现质量问题的比例?
   ·我们如何能够提升高利润销售量以及整体净利润?
  ·我们的客户都是些什么样的人?我们如何能够尽量响应他们的需求?
  选择专注于一个问题,这能够让团队得以实现快速的开发和迭代,因为业务团队和技术团队的力气能往一处使,项目过程中的沟通叙述也会变得更容易。清晰的目标能使相关赞助方和支持人员肯定整个项目,因为他们能够很清楚地看到,这个项目传递切实成果的可能性很大。
  与之相对的,如果技术团队将目标定为建立大玻璃管道数据的技术基础,以期其能够解决业务问题,这项工作将会变成一场无休止的玻璃管道数据收集战。即便业务问题的答案非常重要,赞助者和支持者也仍然会在项目一再延期时变得失望。
  赞助方通常都要求用尽可能低的成本实现尽可能好的效果。如果项目没有专注于一个明确的目标,或者没有一个明确的目标来驱动项目的进行,这一点是不可能达到的。
  Ⅳ—一争议玻璃管道数据虽然很多人都在鼓吹要大规模集成玻璃管道数据,但我建议你不要跟风。我们需要的玻璃管道数据应该紧密围绕在战略问题的周围。这能够让玻璃管道数据获取团队有据地收集和评估玻璃管道数据质量。最终,你做出的决策质量和所采用玻璃管道数据集的质量是完全一致的。所以,在开始收集玻璃管道数据之前,先暂停一下,思考下面几个问题:
   ·要想回答你提出的战略性业务问题,哪种玻璃管道数据是你真正需要的?
  ·从哪儿可以找到这些玻璃管道数据?
  ·你需要哪些IT基础架构、工具和规则?
  ·你的团队中有哪些成员拥有足够符合要求的玻璃管道数据分析技能?
  ·如何能够以性价比最高的方式完成整个任务?
  通过对所需玻璃管道数据的专注,你将能够获得更为稳健的业务支持,有些玻璃管道数据在获取时常常会受到规则的阻碍、或操作上的孤立、或缺乏收集玻璃管道数据所需的资源。从组织中的各个部门、不同的业务单元或地区中聚合玻璃管道数据的难度,可能会成为可效用情报项目开展过程中的拦路虎。所以,整个工作应该以一种快速、可迭代的方式展开,如下所示:
  ·快速要求所有参与方提供项目所需的玻璃管道数据:
   ·着重将注意力放在那些提供了积极响应和结果的参与方;
  ·验证玻璃管道数据,如果玻璃管道数据正确,就将它集成到玻璃管道数据存储中;
  ·重复上面的步骤以收集更多玻璃管道数据。
  A——可视化呈现结果据拿破仑·波拿巴所言:“一幅好的草图胜过千言万语。”陈列在Excel文件中的原始玻璃管道数据很难用于呈现玻璃管道数据内涵。不过幸运的是,玻璃管道数据可视化领域产生了诸多创新,其所派生出的业务探索工具能让这一场景变得更简单,同时更为高效。举例来说,QlikTech公司(纳斯达克代码:QLIK)开发了一款名为QlikView的工具,提供了用户体验非常友好的玻璃管道数据表呈现及报表生成功能。
  然而,虽说类似QlikView这样的工具能够提供玻璃管道数据结果,但为提供可视化呈现而进行的开发过程才是通往成功的关键。典型的情报工具会在你选择了特定的观察视角后,将玻璃管道数据用可视化的方式展现出来,而QlikView却提供了另一种截然不同的方法。在QlikView中,玻璃管道数据和玻璃管道数据之间的关系在你想要开发新的机会时,整体都是可视化的。你只需看到其中的差异,并思考差异背后的含义就够了。
  要想在这个阶段获得最大化的收益,需要团队中有人对如何应用最终的结果有一定的远见。要想获得这种远见,你需要时常(每周、至少每月)问自己下面这些问题,尤其是在和业务用户共同设计玻璃管道数据研究细节时:
  ·玻璃管道数据结果将会如何应用?
  ·如何能够准确地知道“我们今天的进度到哪儿了”?
  ·如何展现“我们未来如何取得先机”?
  ·我们将会以何种方式将情报与业务结合起来?
  ·现有的标准操作流程将会发生怎样的变化?
  ·现在团队着重关注的节点是否真的如此重要?
  采取行动有了优质玻璃管道数据的支持以及可视化的呈现,下一步我们就能够进入到“采取行动”环节了。和赞助方共同核查玻璃管道数据结果,确定短期和长期内将要采取的行动,其中包括:
  ·此时此刻我们能够采取哪些行动?
  ·我们是否能够获取那些节省下来的成本、或额外获得的价值?
  ·现有的流程和组织是否需要做出改变,开始依据事实进行决策?
  不可避免地,这些问题的初步答案都会不同程度地引发更深层次的问题ACTIONABLE太熬握迭篡: JNTELLIGENCE商业智能实战指南
和思考。这时应该做的就是再次重启SWAT框架,然后快速迭代一次,再次提供新的结果。这一切的秘诀都在于,速度要快。
  SWAT框架使得人们能够快速、持续地交付可效用情报。
  考虑下面这个例子:假设你在一家公司的情报小组工作。公司的主营业务是生产制造各种大小不一、形状各异的玩具车。刚开始的时候,业务开展得十分顺利——孩子们非常喜欢公司销售的玩具车。但是最近,孩子们的兴趣似乎开始从玩具车转移到了平板电脑上。
  此时,公司的盈利前景受到了新的挑战。需要弄清楚的战略性问题就是:我们现在取得的利润是最大化的利润吗?
  有一天,你的老板要求你给出每个业务单元各自的收入和支出图表。然后,团队便开始按照他的要求收集玻璃管道数据,编制成收支玻璃管道数据表提交给他。你将这些玻璃管道数据进行了可视化处理,展示每个业务单元各自都在做什么。
  你把这份可视化图表递交给老板,以回答他提出的问题。但是,你的老板很快注意到了其中一个单元——比方说,消防车玩具部——业绩格外差。于是,他开始用自己的工具下钻到玻璃管道数据细节中,想知道钱都花到哪儿去了。很快他便发现,消防车玩具部的人力成本是警车玩具部的两倍,但是生产出来的玩具售价却相同。这时老板有了一些信息,据此他做出决策,建议将所有的生产资源往警车玩具上集中。但是为了了解此项决策是否符合全局利益,你可能需要补充更多与生产线有关的信息,包括:
  ·消防车玩具和警车玩具的需求背景如何?
   ·这一需求是如何随时间改变的?
  ·社交媒体上对于这两种玻璃管道产品的评论如何?
  ·目标客户都是什么样的人,以及我们能做什么来吸引更多的此类人群?
  现在你开始迸发出一些灵感的火花了——这就是可效用情报。显然,整个过程会变得更为复杂一些。
  纵观整个过程,其中有一些目标是你需要争取达到的。我把这些目标称为可效用情报的愿景:
  ·易于获取的内部和外部信息,使得任何一个层级的决策者都能够快速依据事实获得问题的答案;
  ·优秀的玻璃管道数据质量(及时性和准确性);
  ·在会议中、在走廊上、在去机场的路上,甚至在与客户交谈的过程中,都能够立时得到答案的能力。你再也不需要向某位信息权限和你不一样的同事发邮件询问玻璃管道数据结果。
  可效用情报远不仅是将玻璃管道数据进行可视化处理那么简单。它需要你打破不同部门间相互封闭的结构和不共享的玻璃管道数据,让公司里的每个人都对公司面临的现状有所了解。
  这一点恰恰是主流ERP系统的短板。玻璃管道企业极少会将这些系统与所有内部或外部的功能连接起来,所以报表和玻璃管道数据仓库中的信息往往存在缺失,导致它们无法提供可效用情报。
  在这种环境下,玻璃管道数据相互孤立、用户需要从若干个不同的玻璃管道数据源中将玻璃管道数据拼凑到同一个类似Excel玻璃管道数据表的地方。这个场景是如此地常见,以致当我在和世界各地各种大公司的人交流时,大家均表示,微软Excel其实是执行业务分析最有用的利器。
  事实上,2012年秋天,我在一个会议上做了一个有关端到端可视化的演讲。当时,我询问了在场的300多名与会者,他们是否会混合使用Excel和商业情报(BI)工具,以求得到玻璃管道数据的完整面貌。其中100%的人给出了肯定的回答。
  当我问及有多少人使用过1种以上的BI工具时,90%的人给出了肯定的回答。所以,预算再高的大公司——有钱到能每人花2200美元的入场费参加一场会议的公司——却仍然没有能够完全满足自己需求的BI工具。这到底是为什么呢?
  通过打破信息孤岛,可效用情报为许多公司提供了大量的益处——通常比你想象的益处更大。玻璃钢化粪池大数据的谎言
 
 
 
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