; t: X: o; P. v 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。- u' X' A. W1 o4 \
0 l Y4 G$ C7 \" M2 i! K- c 原则 5:用数据科学丈量数据科学的成败% G n |; i8 ?; u7 G
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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。」 2 `3 g* @ M) |' T* {# t: U7 h* `" ?. r t T. e6 i5 q# y 原则 6:数据的安全与隐私至高无上& n5 F% H5 R9 j# _6 L
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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。 ) S) {/ o* T& r- U0 D- \# O" h8 L5 m3 f 原则 7:赋予成员洞察「作用点」的力量2 c. v7 U+ v) N c& p4 ~5 ~
/ j8 \# |+ j, U! c' l! ? 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。4 c1 [! ~+ \8 \% c8 m( w3 W# Q" h/ h