本篇教程介绍了大数据分析的人本因素，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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    机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。

    然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻。

    安永和福布斯一起开展了一系列调查，并举办了分析顾问董事会会议，参与者是来自金融服务、生命科学、医疗卫生、日用消费品、石油能源方面的执行主管们。

    当讨论到由“数据分析”做主导的企业面临的最大挑战时，与会者们一致认为投资和管理的焦点过于着重科技，却忽略了人和分析流程。

    他们还一致认为，“数据分析的试点阶段”已经结束，他们有个两年开放计划，让企业具备分析能力：旨在将之前由一小批数据科学家和商业分析师才能接触到的“数据分析”，推广到企业范围。

    “这不仅仅关于技术，也不仅仅关于高级的分析技能。”安永首席分析师Chris Mazzei提到，“这关乎组织的流程、文化、人本因素、以及还没有引起足够重视的其他方面。这些对于实现“数据分析”在商业过程中的关键价值才是重要的。”

    我们的经验表明，超过半数的分析方案未能满足预期的投资回报。在安永最近一个更广泛的调查中显示，81%的高级管理人员认为数据应该是所有决策制定的核心。

    然而，只有31%的企业为了发挥“数据分析”的作用而重新制定了运营结构；41%的受访者意识到“跨部门工作”对于成功运行大型数据项目的重要性；只有23%的企业已经实施了企业范围内的数据策略。

    从“大数据”和“数据分析”中获得价值的关键在于人本因素。一旦通过“数据分析”得出某种见解，改变商业决策、商业流程和员工行为来创造价值的主动权还是掌握在人的手中。将“数据分析”得到的见解执行出来只能由人来操作，我们都知道，策略的好坏完全取决于执行效果。

    改变总是困难的，“数据分析”可以帮助企业做出显著的改变：

    为了在全新的协作式、数字化、以“数据分析为主导”的世界生存，人们被迫改变思维方式和技能。

    然而“数据分析”并不是万全之策。客户服务代表、销售代表、供应链专业人员、市场专员，他们从“数据分析”中获得的信息都是不一样的，据此安排的活动和获得的结果也是因人而异。当为商业问题提供一个“数据分析”解决方案时，需要将客户作为考虑的和规划优化用户重点。

    “数据分析”对于企业如何管理和共享数据是具有转换性的。虽然从商业中收集数据以及将它转为有效的商业洞察离不开统一的管理模式，但是本土模式也能让企业获益。

    统一的管理模式确保在“大数据分析项目”中能有共同的标准、相同的方法和工具，这些数据推动着所有和要的决定，而本土的模式则能提高分析的速度，并确保商业决策者能获得这些见解。

    虽然本土的模式有效地支持整个“价值驱动”的决策过程，但它并不被广泛采用。安永的研究表明，只有27%的公司将统一管理和本土模式结合在一起。

    “数据分析”将继续以“科学”作为核心，但在很大程度上，它也是一门由人掌控的“艺术”。这就要求创造一种“将数据作为商业核心”的文化。
       
   

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