主动智能：从运营数据降低可操作洞察力的障碍

出版：2020年9月3日

介绍

COVID-19大流行生动地提醒人们，数据和分析对于良好的商业决策至关重要。高级决策者现在更清楚地认识到，数据和分析在使企业能够应对迅速变化(例如伴随大流行而来的社会经济状况的突然剧变)方面必须发挥的潜在作用。

然而，影响旅行和工作条件以及贸易和供应链的变化如此重大和突然，COVID-19大流行也突显出，在依赖历史数据和模型方面可能存在重大局限性，传统的分析方法需要数据分析师为决策制定者创建仪表板和报告，从而导致决策的固有延迟。应对这些挑战的一个潜在答案是主动情报——一种更自动化的方法，使高级和业务线决策者能够从持续分析由运营应用生成的数据，以及数据仓库、数据湖和其他记录系统生成的数据中生成可操作的洞见。

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冠状病毒大流行突出表明，企业高管和知识工作者需要从运营应用中快速产生洞察力，以便在企业适应快速变化的劳动力、客户和供应链需求时提高效率并采取果断行动。尽管人们对数据对战略决策的潜在价值的认识达到了前所未有的高度，但极端程度的不确定性也意味着人们更加认识到，历史数据模型和假设很可能无法用于分析covid -19后的“新常态”。

商业领袖快速使用来自运营应用程序的数据来做出战略决策和交付战略成果的能力，将迅速被视为不仅是潜在的竞争差异化因素，而且也是一项基本要求和战略命令性要求。因此，我们相信，主动智能有一个光明的未来，包括利用嵌入式分析和AI/ML功能来提供部门特定洞察的新型智能企业应用，以及自动决策智能产品，这些产品的设计类似于自动评估公司的整个数据资产，生成直接提交给高级决策者的见解和建议。

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虽然数据始终是企业决策的一个组成部分，但是从未更好地理解了驾驶变革变革的数据和分析的基本重要性。Covid-19大流行的社会经济影响大大展示了利用数据和分析使得快速和知情业务决策的重要性。

业务决策者可以利用更快的数据来制定战略决策和采取行动，公司在提高运营效率、驱动转型变化以及响应不断变化的市场条件和竞争威胁方面就可以更加敏捷。

工作实践和应用正在不断发展。在基于数据的分析，制定决策和采取行动的凝聚力方面是高级行政和商业决策者的不断增长的要求。例如，45％的受访者188宝金博网址是多少451研究企业的声音：劳动力生产力与协作调查他们认为数据素养——阅读、分析、理解数据以及与数据沟通的能力——在过去三年里已经成为人力资源专业人士日益重要的需求。

然而，大流行也暴露了当前为决策者服务的分析方法的局限性。例如，我们以前突出显示鉴于高度的不确定性和依赖可能不再相关的历史模型和数据的风险，情景分析的重要性。

除了依赖历史数据源之外，数据驱动决策传统上是一个多参与者的过程，需要创建商业智能仪表板和报告，并且依赖于IT专业人员、数据分析师和业务决策者之间的协作。

这种多步骤流程可能导致商业决策者的数据访问延迟，营销，物流和人力资源的业务决策者。最终，这些挑战可能导致数据消费者之间的摩擦（具有制作数据驱动的决策的那些任务）和数据运算符（配置和管理数据流水线的那些），就像被要求加速数据驱动的项目一样。

当在访问数据时存在摩擦和延迟时，它会对组织的效率和生产率产生负面影响。还有一种危险是，当面对大量不同的数据源和各种复杂而耗时的报告和仪表板时，决策者可能会不知所措，转而采用直觉或天生带有偏见的手动数据选择方法。

这些持续的挑战被目前的经济气氛和与Covid-19检疫措施的性质相关的不确定性加剧。特别是，客户，员工和供应商行为的变化正在呈现一些现有的分析和机器学习模型过时。

一些证据来自于451研究公司最近的研究188宝金博网址是多少企业的声音:人工智能和机器学习，基础设施调查其中，58%的答复者表示，由于大流行的直接结果，他们已经减缓或停止了现有的人工智能举措。这并不是因为对AI/ML缺乏信心;然而，四分之三的受访者同意，COVID-19导致他们投资新的人工智能/ML倡议。

虽然这两个响应乍一看出现矛盾，但一个逻辑的解释是基于历史数据和假设的现有模型可能不再适合目的，并正在退休，以支持新的举措。这是一种自然的结果，即预测模型可能因模型精度漂移而受到影响，而模型本身随着时间的推移和情况而变化。

除了进一步投资新的预测模型外，许多公司还在投资互补方法，使决策者能够在没有可能与传统分析工作流程相关的延误和摩擦的情况下从运营数据产生可行的洞察力。其中一个方法是主动情报。

什么是主动情报?

对于战略决策者来说，从企业应用程序产生的运营数据中生成可操作的洞察力比以往任何时候都重要。从高级决策者的角度来看，传统的商业智能工作流是被动响应变化的业务环境。问题是，任何商业智能项目的术语——所需的数据和期望的目标——都是预先定义的。这个过程会产生针对特定业务条件和需求量身定制的仪表板和报告，并在响应快速变化的需求时造成决策的内在延迟。

意外事件迫使决策者去找数据,可能还需要数据的要求,相关的基础设施被征用来处理数据,数据或业务分析师启动和操作数据处理管道之前,决策者能够寻求任何新问题的答案。

而不是要求决策者寻求新的数据或委员会新的分析项目作为条件进化，主动智能旨在实时监控运营数据，诊断业务指标和警报决策者的变化以及关于变化的警报决策者，以及推荐适当行动的原因和含义。这些主动情报工作流程依赖连续的分析操作数据。

此外，与需要积极参与数据和业务分析师的传统商业智能工具和工作流程，以为业务用户创建报告和仪表板，主动智能旨在自动化持续分析输出的决策者的洞察力的交付确保他们有他们需要为业务需求和机遇变化提供主动决策的信息。

主动智能包括多个类别的产品。具体来说，我们看到了自动化决策情报产品和智能应用程序作为连续分析输出的两种交付模型(ml驱动的操作数据处理，自动检测趋势、异常和根本原因)。智能应用程序指的是新型智能企业(如ERP、CRM、销售和人力资源)应用程序，这些应用程序具有嵌入式分析功能，并通过人工智能和机器学习实现自动化。这些应用程序可以通过减少摩擦和加速财务、营销、物流和人力资源决策者洞察和行动的时间来推动业务流程改进。

具有嵌入式分析和AI/ML功能的智能应用程序的使用对于推动业务决策向前发展、培育新的组织和管理动态、以及推动业务功能(如财务、营销、物流和人力资源)的业务流程改进至关重要。

188宝金博网址是多少451年研究企业的声音：劳动力生产力与协作，技术评估调查发现，35%的受访者计划在未来24个月内为智能商业应用程序采用AI/ML，其中金融服务、软件和IT服务以及零售行业的采用程度最高。188bet金博宝是什么

同时，自动化决策情报产品依靠主动智能来检测异常并自动化根本导致诊断，以便主动解释发生了哪些变化以及为什么。自动决策情报产品利用机器学习流程提供关于发生的事情的信息 - 以及根本原因分析，以确定它发生的原因 - 并推荐如何应对，自动提供机器学习驱动建议，以促进战略决策。

这些信息可以以多种格式呈现给决策者，包括自动可视化、自然语言描述和推荐操作。此外，企业可以利用机器学习来衡量决策的速度，并跟踪建议行动的现实影响，以关闭反馈回路，以进一步改善异常检测、预测和基于已确定的业务影响的建议。

值得注意的是，自动化可视化、自然语言描述和推荐操作等技术也是如此用于面向数据分析师的商业智能产品供应商。与“主动情报”的一个关键区别在于，它是用来直接向决策者提供信息的——通过电话、电子邮件或应用程序提醒——而不需要他们打破常规的工作流程去寻找见解。

虽然自动化决策情报产品是通用目的，但智能应用是自然的部门和特定于应用的（例如，人力资源，财务，供应链等）。两者都是积极交付到商业决策者的数据，见解和建议的例子，以加速可行的洞察力。