) b3 `- `' a1 ? 原则 3:建立数据科学与分析的文化 , x5 V% A5 I) s$ D" G. l! j5 d' k
想靠「数据」发威,光有技术不够,还得建立一个理解数据、而且懂得利用数据的文化,两者缺一不可,文化甚至更加重要。「对我们来说,『懂数据』不再只是副产品,而是重要的资产,你要培养『这是一种资产』的心态,你要知道,数据有可能帮你重整业务流程或挖掘出新的收入来源。」因此,数据科学不该只是几个人的职责,必须灌输到整间企业的全体成员身上,让所有的决策都变得更明智。0 b4 u* C8 c& B9 }
m% n3 B, ]" c+ U 原则 4:从小做起,不断迭代/ r: i! h; w: O3 H
) Y% O$ A9 t [ 我们可以预期使用者对于资讯与数据洞见的需求会愈来愈多,这表示他们要能随时随地获取这些资讯。这不是一件容易的事情,但是企业可以先从「小事」做起,找到一个可以从数据中直接受益的业务目标,接着反覆改善(iterate),让团队不断汲取经验,最终能以数据洞悉、解决业务问题,「这个过程可以持续复制、重复消耗,」Hunter 强调,Capgemini 针对技术、人才与分析的投资,总是能被客户一再使用。 0 F# n: r* e: p9 {* z6 P" y- D5 ?; g3 T2 H3 Z z7 L 原则 5:用数据科学丈量数据科学的成败 9 Y1 i7 v/ N4 r" _) y% e& M. }/ u- C6 W3 K* u$ T# R
要让数据当个称职的主角,你得采用数据科学的方法来判断数据科学是否成功,这不是什麽跳针的玩笑话。随着你的企业从数据洞见取得的营收愈来愈多,你得要能辨析数据政策是否产生重要的改变,要发展一套尺度用衡量成败。「我们怎麽丈量成功或失败?『洞察』就是我们最重视也最关键的 KPI。」 , E; r5 [6 B$ ^. ?) c% a Y. _! z# u& V: q 原则 6:数据的安全与隐私至高无上 H1 _! D9 N6 V) E1 K
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只靠直觉行事很糟,但未经筛选、从良莠不齐或不可靠的数据中采集作为决策考量,更糟。倘若你无法处理数据安全以及尊重隐私,将会导致企业暴露在险境之中。「维护数据资产的安全与隐私,是最基本的要务,我们总是尽己所能管理数据。」Hunter 强调,无论数据产生的速度多快,都不能轻忽契约或有违反法律的情事。1 @* y: [0 X$ k8 {! V+ |: A B
9 i/ O% f0 s. D* F7 W/ ]1 o+ i 原则 7:赋予成员洞察「作用点」的力量3 R$ b. J' A2 z- Z" i' l4 F
7 ?# o/ T/ l0 C% A 唯有公司内部的成员面对数据洞见时能够迅速产生反应,数据才有价值。这些洞见在「作用点(point of action)」上必须有所区隔,比方说,如果现阶段的目标是优化购物车,反应够快的人就会想到可以在交易完结之前,提供消费者某些推荐商品。Hunter 以机械操作员来比喻,就是要让他们能够预测钻头何时可能会损坏。建立数据为本的心态,而且懂得因事制宜,方能抢在事情发生之前预做准备。 $ |' u5 Y4 v7 h5 \; G8 Q% G7 o( e' a9 |6 S. B) b
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