各產業的資訊長都在運用資料分析促進企業收入和利潤增長，文中他們分享了自身經驗，並為在進行類似工作的同業提供了心得建議。
文／Clint Boulton 譯／雲翻譯
資料好比新時代的黑金，那麼知道如何將資料提煉為可操作的情報，便是釋放其潛力的關鍵，IT 主管也能憑藉此晉升為高層和董事會眼中的巨星。 因此，各公司行號的資訊長利用預測分析，制定機器學習演算法和實戰測試分析解決方案，以追求業務效率和服務客戶的新方法。
IDC 表示，由於數位化轉型的國際趨勢，2019 年全球BDA (Big data and Business analytics）軟體收益將達 1,891 億美元，較 2018 年成長 12%。 IDC 分析師 Dan Vesset 表示：「企業正在重新調整組織架構，以滿足 Big data 及商業分析需求，並積極投資現代技術，使企業能夠創新並保持競爭力。 BDA解決方案便是許多投資計畫的重點。」
近期，各企業資訊長應用分析工作，促進收入和利潤增長。他們分享了自身經驗，並為同業在進行類似工作上提供了建議。
●埃森哲 (Accenture) 分析有助於銷售、資料利用和多樣化
埃森哲資訊長 Andrew Wilson 表示，分析幫助埃森哲做出的許多決策。 例如，埃森哲的 Win Probability Tool 利用企業主定義的關鍵指標來評估贏得潛在商機的可能性。
該應用程式透過埃森哲所擁有的 Salesforce.com CRM 進行數據處理，考量數年來的交易價值紀錄，以及地理位置、價格點、利潤和其他指標，以 90% 的準確度預測潛在損失。
在企業高度重視資源分配的年代，埃森哲使用分析來追蹤技術裝置及房地產使用率。 設備總覽頁依照位置顯示使用率趨勢，能夠在裝置層級向下鑽研。利用每月更新的九個資料來源，空間總覽頁能夠顯示埃森哲辦公室和交付中心使用座位和會議室的情形。
這兩個應用程式使高層能夠做出關鍵決策，改善埃森哲 50 萬名員工的體驗，其中許多員工採用遠距工作且經常出差。 Wilson 說：「正確使用空間和技術相當關鍵，」 「我們必須非常謹慎地分配固定房地產和辦公空間。」
公司持續強調多元化和包容性的另一個跡象是，埃森哲使用預測分析來建立當前的模組和預測模組，針對員工性別組合的招聘影響進行情境假設，以及輸入不同資料的預測結果。 該工具有助於埃森哲在 2025 年達到50/50 性別平等，以及 25% 的女性員工擔任領導職等目標。
Wilson 透過在 Microsoft 的 Azure 雲端中運行的資料湖泊支援這些應用程式，員工可以使用 Qlik 軟體查詢並將資訊視覺化。
心得：企業越大，愈能從蒐集到的資料中獲得更大的價值。 埃森哲不斷重新檢視其提供諮詢服務的方法，這意味著呈現的數據和呈現方式也要跟著改變。 「數位策略以分析為核心。」Wilson 表示。
●Belkin 對分析策略收費
在鴻海的子公司 Belkin，資訊長 Lance Ralls 正準備對客戶和營運資訊進行分析。 但Ralls 必須先奠定強大的數據基礎，才可針對智慧型手機、筆記型電腦和其他設備充電線、變壓器和外殼的製造商進行分析。
因此，Ralls 的團隊正在梳理各類 Excel 表單，以便最終彙總至資料湖泊中。 他們同時進行複製資料管理，這種做法可以讓用戶快速來回瀏覽財務和業務報告數據的概況，以辨別問題。 該軟體由 Delphix研發，也使 Belkin 能夠虛擬化、壓縮和保護資料。
「用戶對資料感到更自在，可以運作更多的報告，提供企業更多的即時資料進行分析。」Ralls說。
心得：現在就為 5G 做好準備。 Ralls說，如果資訊長還沒有考慮過這種超快速的蜂巢式網路技術，那麼他們真的應該好好思考，因為 Ralls已經在思考 5G 最終所帶來的「資料爆炸」將如何影響無線閘道器、路由器和其它為消費者提供網路連線的 Belkin 產品。
●殼牌石油 (Shell) 應用資料以預測機器故障
很少有產業能夠產生比能源業更多的資料。 但多年來，石油巨頭殼牌公司並不知道零件四散在世界各地的哪個設施、也不知道什麼時候該補貨；在零件開始故障之前，公司甚至不知道維護修繕問題在何時發生過。 由於機器停機會使該產業的公司每天損失數百萬美元，殼牌公司決定善用資料以解決這些問題。
根據殼牌資料科學卓越中心總經理 Daniel Jeavons 的說法，殼牌建立的分析平台是由數個供應商提供的軟體所運作以執行預測模型，用於預估 3,000 多種不同的石油鑽井機零件何時可能出現故障。
其中一個工具叫做 Databricks，它透過 Apache Spark 擷取線上串流資料。 殼牌使用此種工具以精準計劃何時購買機器零件、零件應保留多長時間，以及放置庫存品的位置。
該工具託管在 Microsoft Azure 的雲端中，幫助殼牌將庫存分析時間從 48 小時縮短至 45 分鐘以內，每年減少數百萬美元的移動和重新分配庫存的成本。
心得：需要大量工具來避免機器故障。 Jeavons 表示，殼牌的平台包括來自 Databricks、Alteryx、C3、SAP和其它供應商的軟體，以幫助旗下的資料科學家產生商業洞見。 最終，資訊長必須評估正確的工具，並在大量購買之前了解哪些工具有效。
●嘉吉(Cargill )的分析向蝦農提供數據
嘉吉動物營養部門開發了 iQuatic，這是一款行動資料追蹤應用程式，可幫助蝦農降低蝦隻的死亡率。
嘉吉動物營養企業的資訊長 Tiffany Snyder 表示，該應用程式根據環境因素（如溫度、pH值和營養值）預測蝦池中的生物量，並與嘉吉的 iQuatic 自動化蝦隻餵養系統協同運作，使用聲學技術的自動餵食器來了解蝦隻的自然飲食模式。 Snyder 於八月份在 CIO 100 研討會上展示了
iQuatic 系統。
農民可將應用程式的資料上傳至雲端，然後打開即時操作總覽頁，可以顯示池塘性能、提供關鍵數據和預測分析，更完善地管理蝦隻的健康狀況，並提高產量。 以前，農民用傳統的方式蒐集這些資料──紙和筆。
心得：Snyder 說，為了建構這款應用程式，嘉吉指派工程師和業務主管到厄瓜多的養蝦場，了解農民如何從池塘中擷取資料。 「我們讓農民成為團隊的一員。」Snyder 說。 根據兩個披薩原則成立的研發團隊相當敏捷，他們迅速開展工作，五個月內即成功完成前導測試，最終實現了產品發表。
●美商默沙東(MSD)善用資料分析
醫療保健公司美商默沙東(Merck Sharp & Dohme, MSD)希望利用 ERP 和核心系統中蒐集的資料進行製造和庫存控制，以獲得更多業務洞察。 但是，該公司工程師花費 60% 到 80% 的心力在找尋、存取和輸入每個專案計畫的資料，導致業務目標無法實現。 「我們並未將資料視為可行、永久和有價值的資產。」默克製造業 IT 部門資訊長 Michelle D’Alessandro 表示。 「我們希望建立一種文化，能夠花費更少的時間在移動和報告資料，而將更多的時間用於有意義的業務成果。」
美商默沙東創立了MANTIS（Manufacturing and Analytics Intelligence System，製造和分析智慧系統），這是一個超級資料倉儲系統，包括記憶體資料庫和開源工具，可以處理結構化和非結構化系統中的資料，包括文字、影片和社群網站內容。 重要的是，該系統的宗旨在允許非技術業務分析師能夠在視覺化軟體中輕鬆查看數據。 相對而言，資料科學家也可以透過複雜的模擬和模組工具存取資訊。 MANTIS 將公司整體 IT 分析專案計畫組合的時間和成本降低了 45%。 有形的業務成果包括：平均交付週期縮短 30%，平均庫存運輸成本降低 50%。
心得：D’Alessandro 表示，成功的關鍵是在亞太廠區執行「燈塔式」分析專案計畫，美商默沙東公司的投資回報會最大。實際執行且成功後，其他廠區也採取同樣行動。此外， D’Alessandro還學會了貪多嚼不爛這個道理。 她說，在早期的實驗中過於好高騖遠，使用人工智慧和機器學習來分析美商默沙東的製造成本。 她表示：「並不是因為缺乏贊助或願景，而是我們當時就是做不來。」。
●ARC 處理新的資料管理
資料是航空資訊報告公司 (Airlines Reporting Corp., ARC) 賴以為生的關鍵，每年在各航空公司（包括達美航空、美國航空、英國航空、阿拉斯加航空等）以及 Expedia 等旅行社之間結算的機票交易價值超過 880 億美元。 航空公司付費取得 ARC 在機票交易中蒐集的資料，以了解每年超過22 億個航班中乘客的旅行地點、旅行時間以及旅程中所支付的總費用。
ARC 擷取資料、輸入分析引擎中、進行最佳化，並為其客戶量身訂作調查報告。 ARC 資訊長 Dickie
Oliver 表示，該公司正在從 Teradata 資料倉儲移轉到 Snowflake 的雲端軟體，有助於 ARC 將資料產品更快速地推向市場，提供更佳的可擴展性和效能，這可要歸功於公司在 AWS 上找到了一個家。 Oliver 表示，Snowflake 旨在將運算資源與資料儲存分開，使ARC能夠快速地為客戶量身訂作調查報告。 Oliver 補充道，由於這個專案計畫，ARC能夠為客戶量身訂作新產品，並將新形態資料納入考量。
心得：移轉到新的資料平台令人畏懼，不僅僅是因為技術的轉變──變革管理才是真正問題所在。 Oliver 說，「首先讓大家熟悉改變這件事，並帶領大家完成變革，是最具挑戰性的一部分，」並補充道，他全力支持員工訓練，包括以通過認證為目標進行訓練，並引入 Slalom 等顧問公司協助變革管理。
商業智慧 (BI) 可以為幾乎所有流程帶來價值、建立全面的檢視、讓團隊能夠分析自己的資料，進而提升效率並做出更周延的日常決策。
如今，數位轉型已被視為是一項關鍵的戰略計劃，而商業智慧工具也已獲得重大進展，能幫助公司充分發揮其資料投資的價值。應運這種情況而生的，就是支援資料存取、互動性、分析、探索、共用和治理等功能的現代商業智慧平台迅速崛起。 雖然有不少關於商業智慧的優秀書籍會詳細介紹實際的應用範例，但本文仍將以知名公司為例，說明其如何充分發揮現代商業智慧平台的優勢。
本文提供 5 個商業智慧的實際應用範例
1.HelloFresh 將數位行銷報告集中化，藉此提升轉換率
公司：HelloFresh
問題：數位行銷報告需人工處理且費時，效率極差。
解決方案：料理包訂購服務商
HelloFresh 改採集中化的商業智慧解決方案後，自動化報告流程每天都能為行銷分析團隊省下 10-20 小時的工作時間。這也讓規模較大的行銷團隊有能力製作區域化、個人化的數位行銷廣告活動。
以客戶行為的綜合分析為根據，HelloFresh 創造出三種消費者角色模型，來指引自己努力的方向。能夠查看和追蹤即時資料，就表示團隊可以對客戶的行為做出反應，並將行銷活動最佳化。結果轉換率和客戶保留率都提高了。
閱讀更多內容：閱讀更多行銷部門利用商業智慧的範例。
2.REI 提升了合作零售商的會員成長率
公司：REI
問題：會員資格指標的資料高達 90 TB，難以進行追蹤。
解決方案：
在這個範例中，戶外零售合作商 REI 使用商業智慧平台來分析合作會員比例。合作會員為 REI 貢獻了超過 90% 的零售商購買量，因此追蹤相關指標 (例如併購、保留和啟動) 十分重要。所有這些資訊都包含在總量超過 90 TB 的資料中。只要能解析這些資料，運營團隊就能確定是否要針對其會員加碼投資實體零售店或數位體驗。
這樣一來就能提高客戶滿意度，讓消費者對品牌產生更好的觀感。
REI 客戶暨進階分析總監 Clinton Fowler 表示，「我們在 2017 年吸引新會員這部分出現全面性的翻轉。」
該團隊也使用自己開發的 BI 平台來分析客戶區間，為運送方式、會員生命週期管理和產品分類等方面的決策提供相關資訊。
閱讀更多內容：瞭解零售分析的 5 大趨勢。
3. 可口可樂裝瓶公司將運營效率最大化
公司：可口可樂裝瓶公司 (CCBC)，可口可樂最大的獨立合作裝瓶廠
問題：手動報告流程無法即時存取銷售和運營資料。
解決方案：可口可樂的商業智慧團隊負責處理報告事宜，內容涵蓋了全公司的銷售與送貨業務。該團隊透過 BI 平台來將原本需人力處理的報告流程自動化，一年至少省下了 260 個小時的工作時間，也就是超過六個工作週 (40 個小時) 的工作時間。
報告自動化和其他企業系統整合後，銷售團隊總算又能再度掌握客戶關係管理 (CRM) 的資料了。如今只要透過行動儀表板的欄位，就能取得及時且可行的資訊，發揮顯著的競爭優勢。
實施自助式的 BI，能讓 IT 和業務使用者之間的協作變得更有效率，以最大的限度提升參與者的專業知識。分析人員和 IT 部門不需再手動搜尋或報告，因此更能專注於大戰略和長期的創新之上，如企業資料的治理。
閱讀更多內容：請閱讀此白皮書，瞭解如何展開銷售與營運分析之旅。
4.Chipotle 針對餐廳的運營建立了統一的檢視
公司：Chipotle
問題：當資料來源彼此的差異過大，團隊便難以綜觀餐廳營運的全局。
解決方案：Chipotle Mexican Grill 是來自美國的連鎖餐廳，在全球 2400 個地方都有分店。Chipotle 淘汰了傳統的 BI 解決方案，改用現代化的自助式 BI 平台。這使得該公司能建立集中化的營運檢視，並追蹤全國範圍內餐廳的運營成效。
如今員工更能存取資料了，戰略專案的報告，原先每季才能交付一次，如今每個月都能交付，速度快了三倍，省下了數千個小時的工作時間。商業智慧總監 Zach Sippl 解釋道，「這是提升所有指標和理解程度的捷徑。」
閱讀更多內容：請閱讀此白皮書，瞭解實現商業智慧的現代化方法。
5.Des Moines 公立學校找出並幫助面臨風險的學生
組織：Des Moines 公立學校
問題：手動製作 Excel 報表讓行政人員無法查看最新資料 (例如出席率)，因此無法適時介入處理。
解決方案：Des Moines
公立學校使用了近進階的分析來提高輟學干預率，並進一步瞭解各種教學方法對學生個人成績得影響，
校方的研究與資料管理團隊使用多元線性回歸模型，俗稱輟學係數。這種方式會權衡學生的各種指標，預測出哪些學生可能有輟學的風險。校方在使用該模型時，也借助了商業智慧平台的力量。資料視覺化讓教職員能更輕易地找出有輟學風險的學生，讓這些學生獲得所需的關注。
有了研究與資料管理團隊所設定的儀表板，該校的 7000 位教師和員工都能取得即時分析的結果，可以更適時地介入，大大提升了干預的成功率。他們可以在即時的分析中查看過去五年的歷史資料。這表示教職員可以深入瞭解歷史資料，並驗證與眼前學生相關的見解。
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