教授觀點(diǎn)?|?公司發(fā)展戰(zhàn)略中,，數(shù)據(jù)為“王”,？

來(lái)源：法國(guó)里昂商學(xué)院時(shí)間：2024-04-28

Benoit Loeillet
Head of Data&AI faculty department in emlyon


具體內(nèi)容（不要用Enter換行）如今圍繞數(shù)據(jù)和人工智能的新聞和創(chuàng)新從未停止，在行業(yè)領(lǐng)域飛速變動(dòng)的情況下,，要看清形勢(shì),、找準(zhǔn)自身定位或找到有效推進(jìn)運(yùn)作方向并非易事。我認(rèn)為,，各個(gè)行業(yè)的運(yùn)作基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù),，所以本次我將與大家探討數(shù)據(jù)在組織內(nèi)部的重要性，并且我想要強(qiáng)調(diào)的是,，如果我們要充分利用數(shù)據(jù),，就必須保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量?！皵?shù)據(jù)”如今是管理和發(fā)展組織活動(dòng)不可否認(rèn)的戰(zhàn)略資產(chǎn),。高級(jí)分析解決方案（例如語(yǔ)言模型和Microsoft Copilot等相關(guān)工具）的出現(xiàn)及其日益增強(qiáng)的可訪問(wèn)性正在推動(dòng)商業(yè)興趣。這鼓勵(lì)企業(yè)更多地利用數(shù)據(jù),，以此來(lái)影響運(yùn)營(yíng)模式和整體組織,。當(dāng)今公司需要明確了解他們能通過(guò)數(shù)據(jù)獲得什么樣的具體優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)產(chǎn)生了哪些真正、有形的利益,？特別是考慮到數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性,，使用時(shí)應(yīng)當(dāng)設(shè)定哪些限制條件？


長(zhǎng)期以來(lái),，數(shù)據(jù)的管理和利用一直被視為一種奇跡般的商業(yè)解決方案,，但需要一定時(shí)間才能在組織內(nèi)完全集成。數(shù)據(jù)曾被歸入IT或技術(shù)服務(wù)領(lǐng)域,，現(xiàn)在正被專業(yè)負(fù)責(zé)人士重新利用,。根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，49%的公司認(rèn)為數(shù)據(jù)管理是一項(xiàng)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)資產(chǎn),，而且近年來(lái)這種資產(chǎn)一直在增加（《數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)導(dǎo)力高管調(diào)查》,，Wavestone，2024 年）,。 這一趨勢(shì)凸顯了數(shù)據(jù)對(duì)于決策和業(yè)務(wù)成功的重要性正在日益增長(zhǎng),。此外，48% 的公司表示他們已經(jīng)實(shí)施了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”方法——這一比例達(dá)到了2023年的兩倍,。

▼以下是2024年企業(yè)在數(shù)據(jù)科學(xué)技能及人工智能領(lǐng)域的投資及效用情況調(diào)查結(jié)果 (Wavestone)：

數(shù)據(jù),，優(yōu)化內(nèi)部流程的載體

然而，數(shù)據(jù)是優(yōu)化和創(chuàng)新的真正載體,。盡管它們通常與提高客戶理解和營(yíng)銷目標(biāo)相關(guān),，但對(duì)這些“數(shù)據(jù)”的優(yōu)化收集和詳細(xì)分析也可以改善公司的內(nèi)部業(yè)務(wù)管理流程。

事實(shí)上，數(shù)據(jù)是訓(xùn)練和使用人工智能模型的重要來(lái)源,。 根據(jù)IBM的全球人工智能采用指數(shù)報(bào)告,，在2022 年，已有35%的組織在其運(yùn)營(yíng)中使用人工智能,。由于現(xiàn)在ChatGPT等語(yǔ)言模型 (LLM)訪問(wèn)和使用都非常便捷,，這一比例自那時(shí)起可能有所增加。

以迪卡儂為例,，該公司使用人工智能來(lái)管理線上和店內(nèi)銷售服務(wù)之間的訂單和庫(kù)存流動(dòng),，特別是“點(diǎn)擊提貨”服務(wù)。 自COVID-19時(shí)期以來(lái),，此類服務(wù)的在線訂單呈爆炸式增長(zhǎng),。因此，迪卡儂必須調(diào)整其庫(kù)存管理,，并在訂單準(zhǔn)備和員工管理之間找到平衡,，多虧了人工智能才能快速實(shí)現(xiàn)這一需求。

此外,，迪卡儂多年來(lái)一直在優(yōu)化其供應(yīng)鏈方面進(jìn)行投資,。該戰(zhàn)略的重要方面之一是為其所有產(chǎn)品配備RFID芯片。該技術(shù)使得實(shí)時(shí)跟蹤產(chǎn)品成為可能,，并且改善庫(kù)存管理,。

數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)主要問(wèn)題

這種優(yōu)化不僅僅是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，人力和技術(shù)專業(yè)知識(shí)仍舊是發(fā)展公司競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要資產(chǎn),。事實(shí)上,，并非所有收集到的數(shù)據(jù)都適合系統(tǒng)地運(yùn)用。為了使一切標(biāo)準(zhǔn)化并接近預(yù)定義的標(biāo)準(zhǔn),，排序和清理步驟至關(guān)重要（《大規(guī)模時(shí)間序列預(yù)測(cè)：數(shù)據(jù)、建模和監(jiān)控方法》,，Vianney Bruned,，迪卡儂數(shù)字，2022）,。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響分析結(jié)果的質(zhì)量和相關(guān)性,，從而影響最終的決策。公司的主題和技術(shù)專業(yè)知識(shí)也可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的真正排序或清理,。因此,，深入探索提供了收集的樣本和分布分析的概述。此步驟還可以改進(jìn)策略以及收集工具,，或識(shí)別將在分析過(guò)程中產(chǎn)生重大影響的收集偏差,。

無(wú)論使用哪種分析工具（從商業(yè)智能到使用簡(jiǎn)單或高級(jí)人工智能模型），員工對(duì)數(shù)據(jù)的信任與否很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量。從分析師到?jīng)Q策者,，處理低質(zhì)量的數(shù)據(jù)浪費(fèi)了每個(gè)人大量的時(shí)間,，在清理、排序和分析階段來(lái)來(lái)回回也增加了數(shù)據(jù)出錯(cuò)的機(jī)率,。這種情況在數(shù)據(jù)集合的過(guò)程中會(huì)變得更加嚴(yán)重,。總體而言,，對(duì)數(shù)據(jù)的信任在公司運(yùn)作過(guò)程中成為了一件“奢侈品”,，運(yùn)用數(shù)據(jù)的最終效果也與數(shù)據(jù)能夠優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理的承諾產(chǎn)生了一定的差距。

企業(yè)要真正成為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)基本要素,。不保證這一點(diǎn)，就不可能在各個(gè)層面做出可靠和明智的決策：運(yùn)營(yíng),、戰(zhàn)略和執(zhí)行,。此外，在多方參與互動(dòng)的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中,，高質(zhì)量數(shù)據(jù)可以促進(jìn)信息系統(tǒng)的互動(dòng)和互操作性,，尤其適用于與供應(yīng)商的交流。

例如,，迪卡儂會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的清理,、匯總和關(guān)鍵程度，在不同級(jí)別上對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,。設(shè)定質(zhì)量指標(biāo)可以監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量的變化,，并為數(shù)據(jù)生產(chǎn)者（例如某些內(nèi)部服務(wù)）指明改進(jìn)方向。

配置文件是必要的,，但數(shù)據(jù)管理的財(cái)務(wù)成本也不容忽視

除了與數(shù)據(jù)配置文件,、技能開(kāi)發(fā)和必要工具相關(guān)的巨額成本之外，通常在線的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)還具有經(jīng)常被忽視的財(cái)務(wù)成本,。隨著各行業(yè)數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng),，管理這些數(shù)據(jù)的成本也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。例如,，2022 年底,，云服務(wù)提供商谷歌云平臺(tái)改變了定價(jià)，特別是其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)上漲了50%,。

這促使Maisons du Monde公司發(fā)起一項(xiàng)計(jì)劃來(lái)診斷和優(yōu)化這些云使用成本,。其30%的營(yíng)業(yè)額來(lái)自數(shù)字化，存儲(chǔ)和收集的數(shù)據(jù)量不斷增加,。此外,，每月還有數(shù)百名商業(yè)用戶訪問(wèn)它進(jìn)行分析,，使我們能夠 ：

  • 確定可以存檔和壓縮的數(shù)據(jù)；
  • 優(yōu)化每天對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行的業(yè)務(wù)查詢,；
  • 根據(jù)員工的工作時(shí)間調(diào)整服務(wù)器的使用,。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，或組織范圍的數(shù)據(jù)方法

在公司的不同部門（營(yíng)銷和銷售,、生產(chǎn),、人力資源等）中很容易觀察到采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的情況。我們看到這種方法已真正用于應(yīng)對(duì)個(gè)別業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),。然而,，要使這種成熟度惠及整個(gè)組織，就必須更大規(guī)模地發(fā)展它,。

以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的組織整體方法雖然發(fā)展迅速,，但尚未普及。許多挑戰(zhàn)依然存在,，阻礙其應(yīng)用,。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛力，必須落實(shí)幾個(gè)關(guān)鍵要素：

  • 明確定義業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略目標(biāo)（應(yīng)該優(yōu)化什么,？部門或公司應(yīng)該關(guān)注哪些方面,？）；
  • 依靠?jī)?nèi)部業(yè)務(wù)專業(yè)知識(shí)以確定最相關(guān)的數(shù)據(jù)并保證清理質(zhì)量,；
  • 正確的工具來(lái)處理和利用這些數(shù)據(jù),，并在決策過(guò)程中獲得真正的運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略利益；
  • 加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)文化的理解從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和效率,。