转型分析驱动问题解决：拥抱创新策略

多年来，企业感受到"数字化转型"压力，当前前所未有时期迫使许多公司将业务转至虚拟环境，压力倍增。新冠病毒迫使许多企业转移焦点、重考时间表、重新评估运营方式。最能度过危机的公司是那些优先实现业务数字化的公司；特别是投资了分析和自动化的公司。然而，AI对跨行业许多业务领导者仍是灰色地带。在迈向新常态时，如何让数据和分析更易用于问题解决？

要成功，企业必须调整心态。"重启"叙事过于简单；我们必须在周围世界变化中"重塑"业务。只有以运营效率为中心的全新数据驱动洞察，企业才能成功重塑业务。他们可通过拥抱数据驱动、分析驱动的业务洞察开辟崭新激动人心的道路。

然而，当今问题解决要求新文化和新思维以更快更有效地发现洞察，需要大胆统一的软件催化剂取代现有数据分析解决方案的拼凑拼凑，打破业务团队间壁垒。

1969年，NASA用计算尺将人类送上月球，但若今天仍如此我们会担忧。因为我们不应用过去工具做今天工作。数据处理和分析亦同。

流程自动化

企业空间长期是创新枢纽。全球范围内，智能数据驱动技术现赋能人类决策，同时将工作者从基础任务枯燥中解放。这是人类直觉与分析洞察的终极协同。随着更多组织向技术和数据驱动文化演进，智能系统在企业各部分规模化部署的速度已成为衡量业务成功的真实标准。

然而，许多企业仍存在信息不平衡。随着收集数据爆炸式增长，海量数据压垮传统系统处理并产出有价值输出的能力。不仅如此，员工不知如何使用数据。结果，许多组织别无选择只能聚焦数据狭窄部分——当解决方案需要更大比例整体时，这只是不完整的一小部分。

新兴的分析流程自动化（APA）类别可能是大规模捕捉人机双方优势的关键。APA自动化业务流程，赋予甚至新手级知识工作者直接自助访问业务关键数据洞察的高速能力。实践中，这意味着更多员工可在最少培训下采用并受益于数据。这反过来消解了数据专家与业务经理间熟悉张力，后者长期依赖前者获取急需信息。APA以商业世界未见方式实现数据分析民主化。

以直接面向消费者运动服饰零售商Gymshark为例。他们从现场活动、社交媒体互动、APP训练计划收集客户数据。现在通过扩大数据访问、自动化复杂数据流程、拓宽员工全业务数据技能，信息为公司辛勤工作，提供绩效表现新可见性。这赋能员工做出更明智决策。例如，企业现利用客户支出、性别分布、APP互动数据智能选择热门快闪零售活动地点，用分析确定哪个城市在特定半径内购买人数更多——得益于APA平台，数据处理在极短时间完成。

新冠危机中，快速分析让Gymshark在日常决策中保持同样敏捷高效，将重心转向在线业务。

关键在于，普通员工正利用这些变革性洞察，常在家通过APA工作。在全球仅约200万数据科学博士的世界里，APA有效将每位工作者提升为能解决业务挑战、加速驱动ROI业务成果的数据工作者。

迟到的演进

此演进有相似之处。曾有段时间建设网站意味着学习编写大量代码。这最终演进为通过开源软件的部分自助模式，现在简单拖放功能普及，让任何有想法的人都能创建个性化网站。

正如网页设计发展，APA平台现在让用户更快到达创意阶段——或"思考阶段"。它跨越获取、清洗、组织数据的枯燥任务。相当于网页设计用户友好拖放功能的是数百个构建模块，可跳启创建有用分析模型过程。

通过统一管理数据分析、自动化业务流程、提升员工专注更战略性解决的方法，APA重塑公司生成数据驱动洞察并采取行动的方式。这使企业各部门技能提升的员工能提出硬问题并获快速答案，而不总依赖数据专家高级技能。

高速预测

通过用一个贯穿整个分析旅程的平台替换一系列笨重点解决方案，APA还使任何组织任何人能构建预测模型并使用预测数据分析驱动快速胜利。以前数据为机器学习专家保留，但有了正确综合系统，我们更接近缩小分析技能差距。赋能工作者越多，AI变得越可解释和可重复。

公司目前跨行业使用APA为多种时效性目的：航空公司对冲燃油、零售商优化超本地化商品陈列、运动队做情感分析。

近年，技术巨头证明当数据和分析置于业务模型核心时可实现什么。世界五大最成功公司无一例外都是数据驱动，都以核心聚焦用数据理解、营销给并增加客户收入为动力。这种跨组织民主化数据和分析访问的文化转变，使这些公司能快速利用数据经济并加速数字化转型。

关键时机？

我们在业务策略和数据整合方面处于十字路口。今日，企业解决潜力受限，因为仅用极小部分可用组织数据。克服路障关键最终归结为解决技能差距，引入直观且能与现有员工同步的平台。数据增值普遍被接受，但仅当工作者能挑选相关、可行动洞察时。

分析领域新APA类别正帮助企业直面此问题，精准提供驱动增长、赋能员工、创造创造性解决问题时间所需。关键在于简洁。