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内容简介
在数据铺天盖地的时代，许多企业积累了大量数据，但却没能充分有效地实现其价值。全球商业思想家托马斯·达文波特的力作《工作中的数据分析》正是为应对这种情况而著，本书提供了一套强有力的数据分析工具和模型，并用各种案例进行了详细的解读，帮助企业稳步构建数据分析能力，释放企业中的数据潜力；用数据科学装备每个决策者，使其做出更精准的决策，成就更高效的组织。
《工作中的数据分析》能帮您解决以下这些问题：
如何更有效地利用数据，获取更有价值的商业洞见？
在构建数据分析能力的不同阶段，企业应该做些什么，领导者应该提供哪些支持？
如何在企业层面管理和协调数据、人员和科技之间的关系？
如何聘用和管理数据分析师？
作者简介
托马斯·达文波特
1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。
流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者，多次预见商业未来，《财富》全球500强企业争相咨询的企业顾问。
畅销书作家，出版了近20本管理类畅销书，被多个国家引进出版，享誉全球。
珍妮·哈里斯
埃森哲卓越绩效研究院高级研究员，常驻芝加哥。
罗伯特·莫里森
世界知名企业顾问，拥有20多年商业研究经验。
书籍摘录
第四章 数据落地，跳出你所在的行业看世界
据我们所知，每个行业都可以从变得更加以数据分析为导向中全面获益，这体现在如何理解客户、如何运营、如何决策等诸多方面。不过，即使最以数据分析为导向的企业，因为资源，特别是人才的限制，也要把数据分析的诸多努力聚焦于他们最擅长的地方。业务机会并非同等重要，只有少数业务才能在绩效上带来突破或造成差异化的市场定位。
对于在数据分析方面刚刚起步的企业而言，解决一个具体的业务问题可能是一个很好的初始目标。或许客户正在抱怨服务和质量，或许绩效评估显示某个业务流程正在浪费资源，又或许竞争对手更上一层楼，而你需要运用数据分析来做决定并给出应对之策。
例如，公主游轮公司（ Princess Cruises）的最初目标是收入管理。该公司 CEO 知道，其他旅游公司正在积极地开展这项工作，但自己公司的能力还很初级，并且当船离开港口时，很容易根据没有售出的舱位确定损失的收入机会。因此，该公司在收入管理上有很大的提升空间。
随着数据分析经验的增长和成功运用，数据分析目标变得更广泛、更具战略性：持续优化关键业务流程、以形成客户差异化感知和体验为目标进行创新和运营。如果没有预先准备，在企业发展到三段后，就应该把数据分析的投资聚焦于他们的独有能力。
这些为客户提供服务的能力和业务流程，使其能够有别于竞争对手，并促使企业取得商业上的成功，进而创造财富。公主游轮公司最初聚焦于客户关系中隐藏的数据分析机遇，例如数据库营销和目标客户促销等。
一个好的目标对于业务来说太重要了，蕴含着很多机遇，而且还能吸引高层管理者的投入，产生前进的动力。好的目标能促使深刻认识的产生，而不仅仅是获得信息。好的目标不仅雄心勃勃，同时也具体可行。雄心勃勃体现在它对业务的影响，具体可行体现在它具备可用的资源和成功的能力。例如，特里 · 莱西（ Terry Leahy）爵士（如果你在数据分析领域有所建树，或许也能受封为一个英国爵士）是欧洲食品杂货零售商乐购超市的前 CEO，他认为，公司的任务是赢得并提升客户的终生忠诚度。
他说，它们的核心目标是“比任何人都更好地了解客户”。拥有更多的客户信息只是乐购超市故事的一面，但莱西认为信息同样也有益于客户：“掌握信息能帮助零售商获取更多客户的需求，同时也给了客户一个很强大的工具。他们可以比较价格，点击鼠标就能在线购物，可以看到零售商的道德策略和环境策略，以及世界各地对他们的评价。”乐购超市的目标是拥有世界一流的客户认知度。
在这章，我们讨论了两项确定目标的基本活动：发现机会和确定目标。我们提供了一些工具和方法来确保这两项活动顺利有效地执行。
发现转瞬即逝的机遇
一些企业满足于抓住任何机会，然而，它们的努力通常用错了地方，我们期望你更有目的性。企业的战略规划是关于如何寻找业务增长、创新、差异化和市场影响的机会的活动，这看起来像是一个寻找数据分析目标的天经地义的地方。不过，如果仅仅翻阅记录战略规划的活页夹，或是 PPT，又或者PDF 文档，你很可能找不到你要的东西。
它或许能指出哪些业务领域很重要，比如，客户服务、定制化产品或是新兴市场，但不能指出该领域的哪些活动应作为数据分析的目标。除非战略规划制定流程包含了对数据分析的理解和数据分析具体目标的细节，否则你将不得不去其他地方发现数据分析的机遇。
很多企业也开始通过调查其所在行业的其他公司在做什么，来寻找新想法和新方法。商业趋势和行业趋势意味着什么样的变革需求和机会？表 4-1 列出了一些最常见的数据分析应用。定期关注你所在的行业，并详细观察你的竞争者的活动，这样可让你保持警惕并时刻告诉你必须做什么以跟上竞争对手的脚步，以及变化中的客户预期的脚步。
虽然你可能很庆幸看到了这张表，但我们必须指出，从你自己的行业内部出发只能看到这些。事实上，这是很有限的。你所在的行业会告诉你，怎么做才能保持平均水平的表现，但如果要找到差异化的机遇，你必须更具有创造性。跟随你所在的行业意味着随波逐流，不能脱颖而出。
五段企业如沃尔玛、前进保险公司、万豪酒店集团、哈拉斯娱乐公司都努力成为行业内第一个运用数据分析能力进行市场营销的公司，而不仅仅是和行业内其他公司对标。这就是为何我们要推荐发现数据分析机遇的两个额外方法。这两个方法能从本质上帮助你理解业务及其绩效驱动因素，应该被定期加以使用：
◎ 宏观思考你的业务形态和对其造成影响的趋势性因素： 人口结构变化、经济趋势和客户需求变化。这些评估能够发现绩效提升的关键点位于何处，什么因素能驱动绩效提升。它势必要利用你的业务直觉探索业务如何运作，下个爆发点位于何处。
◎ 系统盘点你的业务流程： 这些流程中的决策制定方法，这些大到并购决策、小到信用卡发卡决策将如何从更多、更好的数据分析中获益。
全局思考，建立一个服务利润链
有很多种方法供你对企业、企业的绩效驱动因素以及它的差异化机遇进行全局思考，不过，最重要的一点是运用企业熟悉并且应用得好的方法。大部分方法将你的“核心流程”以某种方式进行分解，进而探寻各种活动在业务中起到什么作用。例如，哈拉斯娱乐集团的管理者通过客户忠诚度计划以及数据驱动的营销手段驱动公司成长，这些是公司的特色能力。他们用了“服务利润链”（ service-profit chain）模型来对关键决策领域进行理解并确定目标每项活动都采用了明确的度量指标（如图 4-1）。
有价值的数据分析目标随着行业的变化而有所不同，当然也随着企业在市场创造价值的方式不同而不同。创造实体资产的企业（有时候也叫“价值链”企业）可能想把重心放在解决供需波动、资产成本、操作灵活性以及供应链与其他企业的配合等问题上。
制药等企业的价值体现在其知识产权的质量、数量和营销等方面（也称作“价值商店”），应该集中于数据分析导向的实验和决策制定。互联网企业（如 Facebook）、金融机构、电信企业和其他基于“价值网络”的企业应该考察数据分析如何帮它们提升客户数量和服务网络。
这种基于价值的数据分析有两种重要的作用。第一，它会帮你关注业务的基本目标和数据分析服务于这些目标的方法。一个追求客户服务呼叫中心的利用率的电信企业虽然可能会节约成本，但这会搬起石头砸自己的脚，导致客户流失。第二，它能为你提供一个让你看到本行业以外的数据分析应用的新视角。当你跨行业寻找灵感时，最应该与和你的公司有相似价值类型的其他行业学习，例如，通信公司向金融机构学习。这些公司面临相似问题但处于不同的环境，并且它们的数据分析应用相互之间能够得到认可、相互有关联、经验可传递。
虽然我们专注于讨论数据分析，然而具有讽刺意味的是，数据分析目标的选择可能是基于直觉的。例如，以下是一些方向：
◎ 一直以来关于你所处行业的一些猜度没能得到研究与核实，行业经营背后隐含的假设可能过时或可被撤销。
◎ 一些看起来合乎逻辑且看似可行的创新没有证据能证明，其他方法无法解决的业务问题或挑战。
◎ 客户自身都还没有发现或申明，你或业界有影响力的人就强烈地相信，某种需求对客户很重要。
例如， 1-800-Flowers.com 的创建者和总裁吉姆 · 麦坎曾有这样的直觉：电子渠道对那些想要订购鲜花和礼物的客户很重要。他的公司是出现在CompuServe 上的首家花商，并且是 AOL 的第一个商业合作伙伴。它在1995 年开办了一个独立的网站，是零售业的先行者。它一直在实现搜索引擎的最佳化、提高呼叫中心响应能力，及早采用任何能接触到客户的新技术。
最近的，它开始使用 Twitter 和 iPhone 手机应用。不过，从数据分析的角度来看，能做些什么？受益于 1-800-Flowers.com099这个各个营销渠道都能用的名字，公司有跨越所有品牌和渠道的整合的客户数据库和客户关系分析应用。与客户的所有交互会形成客户的“购买路径”，跨渠道进行多变量测试，和每个客户的每次互动都存在一个预测最佳的沟通渠道，例如，它很容易跟踪线上和线下促销的效率。
吉姆已经证明了有数据支撑的直觉对于找到新机会的潜力。不过，在采纳直觉时，他听取了兄长克里斯的建议，即通过搜集和分析数据来核实它，或者对这个想法做个小规模的测试，在当它看起来有效时再进行推广。