【摘要】如何进行有效的大数据处理、分析许多企业投下数百万美元用于大数据、大数据分析，并雇用数据分析家，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得

如何进行有效的大数据处理、分析

许多企业投下数百万美元用于大数据、大数据分析，并雇用数据分析家，但却感到很受挫。无可否认，他们现在得到了更多、更好的数据。他们的分析师和分析法也是一流的。但经理人对业务的想法和争论，似乎与过去的类型仍一样，只是他们使用的数据与分析法都比以前好得多。最终的决定可能是更加由数据驱动(data-driven)，但组织文化给人的感觉仍然相同。正如一位CIO最近告诉我的，“我们现在可以做实时的分析，那是我在五年前根本无法想象的，但这么所带来的影响力，仍与我的预期差距很远。” 怎么回事?《财富》杂志1000大企业举办了几场大数据与大数据分析会议，并花费大量时间协助一些似乎对投资在分析法上的回报感到很满意的组织，结果一个明确的“数据启发法”(data heuristic)出现了。分析成果为平庸到中等的企业，用大数据和分析法来支持决策;而“分析报酬率”(Return on Analytics，简称ROA)良好的企业，使用大数据和分析法来推动并维持行为的改变。较好的数据驱动分析不仅仅是纳入既有的流程和检讨会，它们还被用来创造及鼓励不同类型的对话和互动。 “要等到管理阶层确认想要改变、并清楚知道影响的行为是什么之后，我们才会去做分析或商业情报的工作，”一位金融服务公司的CIO说。“提高合乎法规的情况和改善财务报告，是很容易获得的成果。但是，这只意味着我们使用分析法去做我们已经做得比以前好的事情。” 真正的挑战是洞察，利用大数据和分析法，以改善解决问题和决策的方式，会掩盖组织里一个现实情况，那就是新的分析法往往需要新的行为。公司人员可能需要作更多分享和协力合作;各部门可能需要设置不同的或互补的业务流程;经理人和高级主管可能需要确保，现有的激励措施不会破坏分析带来的成长机会和效率。 例如，一家医疗用品供货商整合有关“能带来最多利润的客户”和“最赚钱产品”的分析，必须对业务人员与技术支持团队进行完整的再教育，两者都是为了“打扰”并“教育”客户有关附加价值较高的产品。这家公司了解，这些分析法不应该只是被用来支持现有的销售和服务实务，而应该被视为一种契机，可推动新型的促进式(facilitative)和顾问式(consultative)销售及支持组织。 讽刺的是，大数据和分析法的质量，不如分析的目的来得重要。最有趣的紧张态势和争论，始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得最大报酬，以使既有的流程行为(process behavior)更完善，或者改变公司人员的行为。但大致的共识是，最有成效的对话聚焦于分析如何改变行为，而非解决问题。 “我们组织内的大多数人，历史课的表现优于数学课，”一位消费性产品分析主管告诉我。“要让公司人员了解新信息和指标可能会如何改变他们的做事方式，是比较容易的，要让他们了解根本的算法则比较困难……我们好不容易才学到，‘翻墙’(over-the-wall)数据和分析法，不是让我们的内部客户从工作中获得价值的好办法。” 得到正确的答案，甚至是问正确的问题，原来不是拥有高ROA企业的主要关切点。无可否认，数据与分析法的问题、答案，都是重要的。但更重要的是，这些问题、答案及分析法，如何与个人与机构的行为协调一致(或彼此冲突)。有时候，即使是最好的分析法也可能引发适得其反的行为。