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从头开始快速构建分析基础设施的技巧

凭空创建一个分析架构似乎是一项艰巨的任务,但它可以帮助企业在短时间内更具竞争力。

拉斯维加斯——2007年,主要在阿拉巴马州、密西西比州和乔治亚州运营的保险公司阿尔法保险(Alfa Insurance)还没有建立数据分析基础设施。一年后,它部署了一个操作数据仓库。到2010年,它开始在仓库上运行分析软件,并根据数据分析应用程序的结果做出承保决策。

如果你做得好,你就可以和大公司竞争,而且你也能做到。

迈克罗
阿尔法保险的业务发展副总裁

在2014年TDWI BI执行峰会上,Alfa业务发展副总裁Mike Rowell表示,他一开始感到困惑实现数据分析基础设施从无到有,到组织可以利用分析来推动决策制定的地步。但他补充说,他的经验证明,在相对较短的时间内建立和运行复杂的分析能力是可能的。

最终,事实证明,文化挑战比阿尔法的技术挑战更难解决。罗威尔说,阿拉巴马州蒙哥马利。在美国,该公司不得不处理竖井系统、无法访问的数据和数据质量问题等常见问题。但最困难的部分是让组织接受基于统一信息集的数据驱动决策。他说,在保险公司的17个业务部门,普遍的看法是,“如果这不是我的报告,我不信任它。”

罗威尔表示,要改变这种看法,很大程度上是要招到合适的人。他说,让公司更受数据驱动的想法来自高层管理人员,尤其是阿尔法的首席运营官。他说,让高管们支持一项分析计划非常有帮助。“如果你没有得到那种支持,那就尽你所能去争取。”

不失败不是一个选项

接下来,你需要建立一个分析团队。对于Rowell来说,找到能够告诉他自己失败过多少次并解释自己从失败中学到了什么的人是很重要的。他说,分析项目不可避免地会遇到挑战,而且并不总是按计划进行,并补充说,一个从未经历过失败的人“将无法应对这一问题。”

最后,您必须演示分析服务的商业利益。在阿尔法,这真的是一种服务。罗威尔说,仅仅建立一个分析基础设施来帮助企业高管做出决策是不够的。“我们学到的一件事是,如果你建好了,他们就不会来了,”他说。“经理正忙着。他们没有时间摆弄数据,至少在我看来是这样。”

罗说证明价值为了让业务部门采用新的做事方式和新的业务战略,分析是必要的。例如,Alfa发现,从2010年到2013年,其整体损失率(理赔金额与收取的保费之间的差额)下降了9个百分点,因为分析能力使其能够将营销活动的重点放在更高价值的客户上。这个过程并不容易——阿尔法的财产保险客户流失了超过10%。但罗威尔表示,损失率的改善程度“非常巨大”。

从技术的角度来看,当组织开始实施分析计划时,需要具有战略性。瑞士龙沙集团旗下的制药企业龙沙制药生物技术公司的全球商业分析项目负责人彼得·穆勒在峰会的另一个会议上表示,分析工作从一开始就应该与具体的商业目标保持一致。

分析基础架构需要清晰的思维

龙沙开始以一种更加统一的方式数据管理穆勒说,在2011年进行的分析中,一开始就掉进了一个陷阱,就是试图把一些东西准备好,以便尽快开始收集数据。但他补充说,如果不清楚你想从分析系统中得到什么,你很可能最终会得到未充分利用的技术。

Mueller表示,龙沙希望到2015年将商业分析项目整合到所有制药部门的运营中。他指出,部署策略的一个关键部分是试图“找到竖井的底部”,并揭示这些竖井中数据的原始计划用途。“在这个过程中,有人为收集这些数据建立了一个商业案例,”穆勒说。在他看来,分析程序越接近于满足数据创造者的需求,它就会越快被商业用户接受和采用。

从零开始实现数据仓库和分析架构的挑战似乎令人生畏,但对于那些成功的人来说,商机可能是巨大的。罗威尔说,他的中型保险公司现在有数据分析系统这与在全国范围内运营的更大的保险公司相当。他认为分析基础设施使竞争环境变得公平。

Rowell说:“如果你做得好,你就可以和大公司竞争,而且你也能做到。”

Ed Burns是SearchBusinessAnal华体会体育官网-意甲赞助商ytics的网站编辑。邮件他(电子邮件保护)在Twitter上关注他:@EdBurnsTT

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