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企业智能:决策速度的数字化差异化

商业领袖必须拥有解决决策速度的主动性。
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在ID万博客服端下载官网C,我们看到越来越多的业务集中在加速决策速度上——这种兴趣远远超出了IT主管的传统领域。包括高级管理层在内的商业领袖,现在越来越频繁地、越来越紧迫地采取行动,解决决策速度问题。

我最近在万博客服端下载官网IDC 2023发展方向,我展示了2019年巴西一级方程式赛车进站的视频片段,以说明训练有素的专业人员在两秒钟内换了四个轮胎的高速决策令人印象深刻的结果(是的,一级方程式车手和他的支持红牛车队赢得了那场比赛)。虽然大多数企业都必须应对控制不那么严格、更不稳定的环境,但f1提供了一个极端的、但仍具有启发性的例子,展示了这些车队如何从每场比赛中提取和分析数据,并应用这些经验来提高表现。

高管人员流动的影响

在IDC最近的一项调查中万博客服端下载官网,当我们向组织询问过去几年的影响变化时,他们提到了一系列熟悉的挑战,包括不断变化的(远程和混合)工作模式,增加的监管以及比平常更高的员工流动率。但是,30%的企业也提到了c级高管的变化。

为什么这很重要?

当新的高管提出问题、解决问题并提出解决方案时,高级管理层的更替通常是新的、有影响力的项目和计划的领先指标。新项目,特别是涉及数据分析和人工智能的项目,通常会在高管发生重大变动后的6到12个月内启动。而且,随着这些项目的实施,商业领袖必须应对三个熟悉的数据v——速度、种类和数量。

现在的数据比以往任何时候都多,速度更快,种类也更丰富。数据现在越来越多地分布在地理上,跨混合和多云环境,增加了额外的复杂性。在这些高度不稳定和不确定的环境中茁壮成长的唯一方法是提高决策速度。组织如何做到这一点,需要理解做出重大决策意味着什么,以及决策过程是什么样的。

20世纪70年代,美国空军上校约翰·博伊德(John Boyd)定义了最著名的决策过程之一——OODA循环,战斗机飞行员在其最早的迭代中使用了OODA循环(博伊德上校后来成为美国许多大型组织的顾问)。随着额外反馈循环的加入,OODA循环可能变得相当复杂,基本模型依赖于四个步骤——观察、定位、决定和行动。目标是尽可能快地通过循环,但仍然需要控制。事实上,这就是我们如何定义决策速度——速度和控制之间的微妙平衡

有些组织理解这种微妙的平衡;许多人不会也不会相应地投资。我们发现,数字成熟的组织重视速度和控制的频率是不成熟组织的两倍。

随着时间的推移,我们可以看到数据密集型产品对经济产出的影响,到2022年,数据密集型产品占美国GDP的三分之二(17.3万亿美元)。相比之下,低数据密度的产品和服务自2006年以来仅增长了1万亿,这表明数据和决策速度将成为实现预期社会目标的关键差异化因素,例如解决人口老龄化、食品供应和能源使用问题。

我们已经取得了进展。2002年,2900亿美元用于大数据和分析,即数据仓库、链接、数据集成和机器学习以及其他相关工具和支持基础设施。

我们是否看到了投资的强劲回报?我认为我们还没到那一步。挑战仍然存在,因为许多组织仍然在与数据孤岛、数据质量、数据分析以及最终将数据提供给正确的决策者作斗争。

还有技术上的挑战。如今,77%的组织表示数据智能是一个挑战,这意味着缺乏数据血统,无法了解数据在哪里以及谁可以访问它。万博客服端下载官网IDC分析师Stewart Bond和Phil Goodwin各自详细讨论了这些挑战、数据物流以及对统一控制平面的需求万博客服端下载官网IDC 2023方向报告

只有26%的流数据在进入存储库(如数据湖)之前被实时分析。为了与一级方程式赛车的主题保持一致,这类似于以每小时200英里的速度在赛道上行驶,但却需要两个小时(而不是两秒钟)的进站时间来更换轮胎。

我们一次又一次地看到这种情况发生……而真正的影响是以数据浪费的形式出现的。34%的受访高管表示,他们通常不会使用收到的数据,从而避免了在数据捕获、分析、清理和呈现方面的所有投资。然后是数据衰减的问题。在全球接受调查的1,000家组织中,有一半表示他们的数据在数小时内就失去了价值;75%的受访者表示,比特币在几天内就会贬值。如果组织没有所需的决策速度来采取行动,他们只是在浪费数据。

决策类型

除了控制之外,组织还必须考虑三种决策类型——情景、场景和投资组合。万博客服端下载官网IDC的研究表明,13%的用例需要在几秒钟内做出情景决策。例子包括金融服务公司评估和阻止潜在的欺诈性信用卡交易。大约三分之二的用例围绕场景决策展开,这些决策可以在几个小时内完成。对于金融服务公司,场景决策可能涉及审查和批准(或拒绝)贷款申请。投资组合决策——22%的用例——需要最多的时间。例如,聘请新的首席风险官或做出并购决策。

虽然每种决策类型都要求组织最大化决策速度,但不同决策类型的方法可能有很大不同。正如伦敦大学学院高级空间分析中心的城市数学教授汉娜·弗莱博士所讨论的那样,有时组织需要数据驱动;其他时候,他们需要了解数据。理解它们之间的区别是至关重要的,因为许多低级的情景决策可以是数据驱动的和完全自动化的。另一方面,我们不太可能在短期内看到“ChatCEO”能够自动执行高管级别的投资组合决策。

我们还没有看到足够的细微差别,但是组织已经在提高决策速度方面取得了进展——62%的人表示,整个决策工作流的自动化程度已经提高,64%的人表示,元数据的增长速度超过了原始数据,这表明数据正在以可用于消费的方式进行组织和结构化。

所以,我们的方向是对的。

只有大约40%的组织优先考虑流数据分析的预算,因为他们投资于决策速度。但是,组织需要做更多的工作来保持创新的飞轮在运动中。他们需要投资新技术并评估新的机会类别,包括决策智能,这是一种解决方案,它赋予组织更大的态势感知能力,同时帮助他们识别替代方案、评估风险、执行模拟,并为决策者提供更好的建议。而且,尽管要求更多的自助服务功能,但组织真正想要的恰恰相反——全面服务。他们想要在需要的时候与他们的工具和应用程序一起使用的数据。

第三类是知识网络,这是对提高决策速度至关重要的新一代知识管理工具。作为对知识网络的关注的一部分,组织需要解决人类相互学习的问题,特别是在一个以高员工流动率为特征的环境中。我们在这个领域看到了很大的进步,但还有很多工作要做。

最后,组织必须继续投资于企业数字孪生技术,将其从传统的设计和产品工程(已成功部署)引入业务领域。说起来容易做起来难,但这应该是目标,因为组织利用决策速度来提高整体企业智能。

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分析和信息管理集团副总裁

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