如何改变企业的数据分析和商业智能

并非所有数据都是平等创建的，一些数据具有更大的业务价值。数据分析和商业智能软件开发商Qlik公司首席技术官对为什么组织拥有的数据可能并不是需要的数据进行了解释和分析。

在冠状病毒疫情爆发一年之后，很多组织的工作方式和业务发生了许多变化。很多组织加快了数字化转型，将更多的业务转移到了云中，并将更多的工作人员从办公室转移到了家庭。组织看待数据、商业智能和卓越分析中心的方式在过去一年中也发生了变化。

Mike Potter是数据和商务智能领域的行业专家，他曾在Cognos、IBM、CA Technologies等公司任职，如今是Qlik公司的首席技术官。这一职位为他提供了观察和了解组织中商业智能发展的一个最佳视角。而在过去一年，很多事情都发生了改变。

很多组织希望分析其收集已发生的事件的数据，并使用这些数据来预测未来。但是由于2020年不同于其他任何一年，所以现在不是组织依靠其过去数据来预测未来的时候了。因此，根据收集的数据也很难预测2021年以后的发展趋势。很多组织面临这样的问题——拥有的数据对他们来说并不是最有价值的数据。

许多组织传统上采用的数据和数据策略通常是捕捉过去已经发生的事情。数据策略最新的重点是预测分析，这使人们更加关注数据科学家在组织中的重要性。这些专业人员可以超越组织收集和管理的数据。Potter表示，数据科学家也使用衍生数据并生成数据，这种转变意味着组织还更加关注机器学习和其他形式的人工智能。

Potter说：“在2020年这样充满挑战的一年，数据对于帮助企业转型至关重要。但是他们不能依赖去年的数据。他们遇到的很多问题都围绕着场景、模拟、预测分析、机器学习和建模技术。”

这一变化也引起了一些组织的首席数据官的更多关注，以及他们的工作方式可能与IT组织和首席信息官的工作方式有所不同。

Potter说：“首席数据官从根本上来说，在处理数据策略方面正变得越来越以价值为中心。另一方面，IT组织和首席信息官更专注于管理数据的基础设施。”他认为，这种区别提高了首席数据官在许多企业组织中的重要性。

Potter说，“观察首席信息官和首席数据官的角色是否协同工作，在许多组织中都是一件很有趣的事情，尽管首席数据官在过去十年中已成为新兴角色，但首席数据官的起步并不像首席信息官那样重要。那可能正在改变。组织报告的结构确实有所不同。如果查看报告结构，则可以了解很多有关组织的想法。如果认为首席信息官和首席数据官是同行，这本身就说明了一些事情。”

Potter表示，过去一年的另一大变化是数据分析工作从内部部署设施迁移到云平台。

他说：“我们看到越来越多的数据完全在云中进行异地管理。”Potter表示，在过去几年不愿意将工作负载转移到云平台的组织表示，如今更多地是讨论如何转移到SaaS模式。

但过去一年的变化只是一个新时代的开始，在这个新时代中，数据分析在组织和人们眼中发挥了核心作用。这是因为数据在疫情持续蔓延期间变得非常重要。

Potter说：“当组织开始考虑政府部门使用数据的程度和媒体使用数据的程度时，它已成为沟通的基本要素。我预计，数据和分析作为一种主要的沟通机制，其使用量将会有所增长。”

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。 大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。