主要组织如何使用数据和分析来指导战略和运营决策？高级领导层提供了对挑战和机遇的洞察。
组织的数据比以往任何时候都有更多的争议。但是实际上从这些数据中获得有意义的见解，并将知识转化为行动 - 说起来容易一些。我们与主要机构的六位高级领导人进行了交谈，并询问了采用先进分析技术的挑战和机遇：AIG首席科学官Murli Buluswar。 GE软件首席信息官Vince Campisi;美国运通首席风险官Ash Gupta; eBay全球客户优化和数据副总裁Zoher Karu; AT＆T大数据高级副总裁Victor Nilson;和凯撒娱乐公司首席分析官Ruben Sigala。他们的评论的编辑记录如下。
访谈剧本
组织在采用分析方面面临的挑战
AIG首席科学官Murli Buluswar：从知识文化向学习文化演变的最大挑战 - 从一种文化来看，这种文化在很大程度上取决于对决策的启发式，这种文化更客观和数据驱动，并拥抱数据和技术的力量真的不是成本。最初，它主要是想象力和惯性。
过去几年我学到的是，恐惧的力量在演变自己的思想和行为方面是非常巨大的，今天提出问题，我们以前没有问我们的角色。而这是一种思维方式的改变 - 从一个以专家为本的思维方式变得更加活跃，更加注重学习，而不是一种固定的思维方式 - 我认为这对任何公司的可持续健康至关重要，大，小或中等。
凯撒娱乐公司首席分析官Ruben Sigala：我们发现具有挑战性的是什么，在与许多我仍然面临挑战的同行讨论中，我发现了一些工具，使组织能够通过过程高效地产生价值。在某些应用中，我听到个人的胜利，但是拥有更多类型的凝聚力的生态系统，这完全融合在一起，是我认为我们都在努力的一部分，部分原因在于它还处于早期阶段。虽然在过去几年中我们一直在谈论似乎相当多，但技术仍在变化中。消息来源仍在不断发展。
全球客户优化和数据副总裁Zoher Karu，eBay：最大的挑战之一就是数据隐私，什么是共享的，而不是共享的。而我的观点是消费者愿意分享，如果有回报的价值。单向共享不会再飞了。那么我们如何保护我们如何利用这些信息，并成为与消费者的合作伙伴，而不仅仅是一个供应商呢？
从分析中获取影响
Ruben Sigala：你必须从组织的章程开始。您必须非常具体地了解组织内功能的目标以及如何与更广泛的业务进行互动。有一些组织从关于传统功能，如营销，定价和其他具体领域的支持开始。此外，还有其他组织对业务有更广泛的认识。我想你必须首先定义该元素。
这有助于最佳地通知适当的结构，论坛，然后最终设置更细致的操作水平，如培训，招聘等。但是，如何开展业务，以及与更广泛的组织进行互动的方式是绝对关键的。从那里，一切都应该排队。这就是我们如何开始我们的道路。
通用电气软件首席信息官文斯·坎皮西（Vince Campisi）：我们学到的其中之一就是当我们开始关注结果时，这是快速实现价值并让人们兴奋的机会的好方法。而且我们把我们带到了前所未有的地方。所以我们可以去一个特定的结果，并尝试组织一个数据集来完成这个结果。一旦你这样做，人们开始带来其他数据源和其他想要连接的东西。而且，真正需要你去一个你以后没有预料到的下一个结果的地方。你必须愿意在你对事物的想法上有一点敏捷和流动。但是，如果你从一个结果开始并提供它，你会惊讶于下一步需要什么。
美国运通首席风险官Ash Gupta：我们必须做的第一个改变就是使我们的数据质量更高。我们有很多数据，有时我们只是没有使用这些数据，而且我们现在不需要像现在那样对其质量给予太多的关注。那就是一个，以确保数据具有正确的血统，数据具有正确的允许目的来为客户服务。在我看来，这是一个旅程。我们取得了很大的进步，我们期望在我们的系统上继续取得进展。
第二个领域是与我们的人民合作，确定我们正在集中我们业务的某些方面。我们正在集中我们的能力，我们正在使其使用民主化。我认为另一方面是我们将自己认为是一个团队，而作为一个公司，我们自己没有足够的技能，我们需要在美国运通以外的各种实体进行合作。这种合作来自技术创新者，来自数据提供商，来自分析公司。我们需要为我们的业务同事和合作伙伴提供一个完整的包装，这是一个令人信服的论据，我们正在共同开发的东西，我们正在学习，我们正在相互依托。
影响的例子
AT＆T高级副总裁Victor Nilson表示：我们始终以顾客的经验开始。这是最重要的。在我们的客户服务中心，我们有很多非常复杂的产品。即使简单的产品有时候也有非常复杂的潜在问题或解决方案，所以工作流程非常复杂。那么，当有交互作用的时候，我们如何同时简化客户关怀代理和客户的流程呢？
我们使用大数据技术分析所有不同的排列，以增加体验，以更快地解决或增强特定情况。我们把复杂的东西变成一个简单和可操作的东西。同时，我们可以分析这些数据，然后回头说：“我们是否在这种特殊情况下主动优化网络？”因此，我们不仅要优化客户服务，还要优化网络，在一起也是。
文斯·坎皮西（Vince Campisi）：我会给你一个内部的观点和一个外部的观点。一个是我们在所谓的数字线程中做了很多工作，如何通过工程，制造和一切方式将创新连接到服务产品。 [更多关于公司“数字线”的方法，请参见“GE的杰夫·伊梅尔特（Jeff Immelt）在工业领域的数字化”。在此之前，我们重点关注辉煌的工厂。所以以驱动供应链优化为例。我们已经能够收集60多个与直接材料采购有关的信息，利用分析来查看新的关系，并使用机器学习来确定如何采购直接材料进入我们的产品的巨大的效率。
外部的例子是我们如何利用分析来真正使资产表现更好。我们称之为资产绩效管理。而且，我们开始启用数字行业，如数字风电场，您可以利用分析来帮助机器优化自身。因此，您可以帮助一个发电厂商，他们使用相同的风力，通过让风力发电机正确调整并了解如何优化风力，我们已经展示出能够生产高达10％的风力生产能量相当的风量。这是使用分析来帮助客户从现有资本投资中获得更多收益和更高生产力的一个例子。
赢得人才战争
Ruben Sigala：分析人才的竞争是极端的。在组织内维护和维护人才的基础是困难的，特别是如果你认为这是一个核心竞争力。我们主要关注的是开发一个平台，说明我们认为是一个价值主张，对于正在开始职业或维持这一领域职业生涯的个人来说，这是一个重要的。
当我们谈论价值主张时，我们使用一些术语，如有机会真正影响业务成果，进行广泛的分析练习，定期受到挑战。但总的来说，要成为组织的一部分，认为这是组织在市场竞争中的关键部分，然后定期执行。在一定程度上，要做到这一点，你必须有良好的培训计划，你必须有一个非常具体的形式与高级团队的互动。而且您也必须是组织的一部分，实际上是推动公司的战略。
Murli Buluswar：我发现，专注于科学创造的基本原理，我们的愿望是什么，以及如何成为这个团队的一部分将塑造团队成员的职业发展已经相当深刻地吸引了人才的素质，关心。那么当然，在日常生活中，承诺的日子更加艰巨。
是的，钱很重要。我对金钱的理念是我想要在第75百分位数范围内;我不想在第99百分位数。因为无论你身在何方，大多数人 - 特别是数据科学界的人 - 如果他们选择采取行动，他们有能力增加20％到30％的薪酬。我的意图不是试图减少差距。我的意图是创造一个环境和文化，他们看到他们正在学习;他们看到他们正在努力解决对公司，行业和社会影响更广泛的问题。他们是一个充满活力的团队的一部分，其灵感来自于为什么它存在，以及它如何界定成功。关注这一点，对我而言，是吸引我所需要的人才素质的绝对关键的推动因素，对于这个问题，任何其他人都需要。
发展正确的专业知识
维克多尼尔森：人才是一切，对吧？你必须拥有数据，显然，AT＆T拥有丰富的数据。但没有天赋，没有意义。人才是区分者。合适的人才会找到正确的技术;正确的人才会解决问题。
我们已经帮助开发许多在开源社区中出现的新技术做出了贡献。我们拥有来自实验室的先进技术，我们拥有新兴的硅谷。但我们也拥有全国各地的主流人才，我们拥有非常先进的工程师，我们拥有各级管理人员，我们希望进一步发展人才。
所以我们今年仅提供了超过50,000个大数据相关的培训课程。我们正在继续前进。这是一个整体的连续体。这可能只是一个星期的新兵训练营，或者可能是先进的PhD级数据科学。但是，我们希望继续发展那些有能力和兴趣的人才。我们希望确保他们能够发展自己的技能，然后将其与工具结合起来，以最大限度地提高生产力。
Zoher Karu：人才在任何数据和分析之旅中至关重要。在我看来，分析人才本身已经不够了。我们不能有单一技能的人。我建立组织的方式是寻找有大，小的人。你可以专业的分析，但你可以在营销策略中很少。因为如果你没有未成年人，你将如何与组织的其他部分沟通？否则，纯粹的数据科学家将无法与数据库管理员谈话，例如谁无法与市场研究人员谈话，谁将无法与电子邮件渠道所有者谈话。您需要根据可以扩展的分析做出正确的业务决策。