Vipin Jain（维平·贾恩）是Transformation Enablers Inc.公司的创始人兼首席架构师，拥有30多年制定与业务目标相符的、可立即执行的IT战略和转型路线图的经验，同时善于利用人工智能等新兴技术。他曾在AIG（美国国际集团）、Merrill Lynch（美林证券）和Citicorp（花旗集团）担任高管，负责领导业务和IT投资组合的转型工作。维平还曾在Accenture（埃森哲）、微软和惠普领导咨询业务，为财富100强企业和美国联邦机构提供咨询服务。目前，他是WVE公司的高级顾问。

这是一份供企业领导者参考的行动指南，旨在帮助他们掌握AI分析技术，克服扩展难题，控制成本，赋能团队，证明投资回报率，并获取竞争优势。

图源：Dokumol

新时代的分析要求涵盖描述性、预测性和规范性三个方面。

每当笔者与CIO或项目执行发起人会面时，首先会做的事情之一就是绘制他们的分析成熟度曲线。很多时候，企业将仪表盘与智能分析混为一谈。他们以为报告就是最终目标，但实际上，这仅仅是第一步。

要使分析成为竞争差异化因素，我们必须从描述性洞察转向预测性远见——最终实现规范性行动。每个阶段都建立在前一个阶段的基础之上，但随着阶段的推进，价值曲线会急剧上升。

【睿观：领导者要成功利用AI分析获取竞争优势，就必须引领组织从描述性洞察逐步升级到预测性远见和规范性行动，同时系统性地克服规模化障碍、通过数据民主化培育数据驱动文化、并以业务成果为导向证明AI分析的投资回报率，最终将分析能力制度化为核心运营一部分。】

一、描述性分析：大多数组织的起点——且停滞不前

描述性分析旨在回答“发生了什么？”这个问题。

这些通常表现为标准报告和基于历史数据的仪表盘可视化展示，比如上一季度的销售情况、NPS（净推荐值）趋势、运营思路或营销活动的绩效等。从很多方面来看，描述性分析就像是分析工作的后视镜。

大多数公司从这里开始，因为这是熟悉、易于获取且广泛采用的方式。但也正是在这里，太多企业安于现状。笔者曾与一些企业合作，它们拥有数百个仪表盘，但仍然无法解释客户流失率为何上升，也不知道如何降低流失率。

描述性分析的优势：

• 快速汇总历史数据

• 实现绩效监控和KPI（关键绩效指标）跟踪

• 提供广泛的透明度和组织认知度

其局限性：

• 只能告诉你发生了什么，却无法解释原因

• 无助于预测或提出行动建议

• 往往具有滞后性——只有在问题造成损失后才会凸显出来

笔者总是提醒团队：一个漂亮的仪表板并非战略。它只是表明你需要制定战略的一个信号。

二、预测性分析：将洞察力转化为远见

预测性分析利用历史数据、统计模型或机器学习算法来回答“可能会发生什么？”这个问题。

在此阶段，分析开始主动影响决策制定。笔者曾看到客户使用预测模型来预测销售管道的健康状况、实时识别欺诈风险，或者评估哪些患者出院后最有可能再次入院。

预测性分析的优势：

• 实现前瞻性规划和优先级排序

• 有助于减少客户流失、预测需求或预估停机时间

• 能够在问题造成损失之前进行早期干预

采用预测性分析面临的挑战：

• 需要干净、结构良好的历史数据

• 需要跨职能协作（分析人员与业务用户）

• 需要进行严格的测试以确保模型的准确性和公平性

如果说描述性分析帮助你了解过去发生了什么，那么预测性分析则使你能够预见接下来会发生什么。

三、规范性分析：从认知到行动

规范性分析回答的问题是：“针对此情况我们应该怎么做？”

在此阶段，我们将优化引擎、业务规则、人工智能和上下文数据相结合，以推荐——或自动执行——最佳行动方案。想想电子商务中的次优报价算法、动态酒店定价或物流路线优化。

规范性分析能够实现：

• 通常可实时进行大规模优化

• 将数据驱动的决策融入运营系统

• 自动处理复杂的权衡（例如，速度与成本、风险与回报）

实施规范性分析时需要考虑的因素：

• 需要获得业务用户的信任—— 自动化决策必须能够解释清楚

• 通常需要重新设计业务流程

• 需要治理措施来避免“黑箱”风险

这三个层次的分析共同构成了一个分层的能力体系。描述性分析帮助你了解现状，预测性分析帮助你进行预判，规范性分析则助力你采取行动。但只有当这些分析相互关联并融入业务流程时，它们才能创造真正的价值。

四、人工智能分析规模化面临的常见障碍

尽管我们在人工智能、机器学习和企业分析平台方面进行了大量投资，但大多数组织仍然难以超越试点阶段。笔者在各个行业都亲眼目睹了这一点——高管们热情高涨，数据科学团队构建了出色的模型，但在将这些模型规模化运营时，却出现了问题。

是什么阻碍了我们的发展呢？

在众多转型项目中，笔者观察到一些常见的问题模式，它们通常可归结为以下四类：数据质量问题、数据孤岛问题、治理漏洞以及云成本失控。其中任何一个问题都可能使项目进展受阻。如果不直面解决，这些问题叠加起来将难以克服。

1.数据质量不佳：AI项目的隐形杀手

让我们先从这个常被忽视却至关重要的障碍说起：数据质量。

如果你的模型是基于不一致、不完整或不准确的数据进行训练的，那么无论算法多么先进，结果都会存在缺陷。更糟糕的是，数据质量差会削弱信任，一旦信任丧失，就很难重新赢得利益相关者的支持。

在现实世界中，数据质量问题都有哪些表现呢？

• 同一客户存在不同ID的重复记录

• 订单历史、发货记录或EHR（电子健康记录）中存在缺失字段

• 定价表过时或销售代表分配有误

• 输入错误、类别不匹配以及时间戳不正确

结论是什么呢？在AI时代，“Garbage IN, Garbage OUT/垃圾进，垃圾出”这一原则依然适用。

数据质量下降的原因

• 缺乏标准化的输入流程

• 数据管理没有明确的责任人

• 过度依赖手动输入

• 遗留系统未严格执行验证规则

解决方法

• 引入端到端的数据剖析和清理管道

• 按领域（如客户、产品、地点）指定数据管理员

• 使用仪表盘对数据的完整性、准确性和及时性进行质量监控

• 利用基于人工智能的数据可观测性工具来检测异常情况

优先提升那些对关键用例有重要影响的数据质量，而非一次性处理所有数据。将每一项数据清理工作与特定的业务成果挂钩。

2.数据孤岛和碎片化

即便数据质量很高，它们也常常处于孤立状态——分散在CRMs（客户关系管理系统）、ERPs（企业资源规划系统）、营销自动化工具、电子表格以及云文件共享平台中。

有哪些典型的情况呢？

• 客户数据存储在Salesforce中，产品使用数据存于Snowflake里，财务数据则在Oracle系统中——彼此没有集成。

• 不同地区的系统采用不同的命名规范和字段格式。

• 这种碎片化导致定义不一致、工作重复，并且存在多个“事实版本”。它还使模型训练变得更加困难，生产部署也更为复杂。

有效的解决办法：

• 采用数据湖或湖仓架构，统一结构化和非结构化数据。

• 进行强大的元数据标记，并建立共享的数据目录。

• 搭建一个集成平台（或数据结构层），在不造成冗余的情况下实现统一访问。

3.治理漏洞

如果没有明确的治理，即便数据干净且已集成，也可能陷入混乱。笔者常见的治理挑战有：

• 各部门之间没有一致的数据定义。

• 对于像收入或客户终身价值这样的关键指标，没有商定好负责人。

• “影子IT”自行创建数据集和仪表盘。

这些漏洞会导致延迟、不协调以及风险。它们还会削弱对分析团队的信任，因为不同部门即便从同一系统提取数据，报告的数字也会不同。

强大的治理措施包括：

• 在业务术语表中公布共享的数据定义。

• 成立一个跨职能的数据治理委员会。

• 建立针对指标定义和数据结构的变更管理流程。

• 与身份管理相关联的基于角色的访问控制。

4.云成本失控

最后一个往往在为时已晚时才被人意识到的障碍是不断攀升的云成本。

分析工作负载——尤其是机器学习训练和分布式查询——会消耗大量资源。如果管理不善，成本可能在一年内翻倍或增至三倍，在没有带来相应价值的情况下耗尽预算。

常见问题：

• 机器学习开发环境全天候运行——即便没有进行训练。

• 未使用的数据资产存储在昂贵的热存储中。

• 仪表盘每15分钟自动刷新一次，即便数据每周才更新一次。

笔者建议：

• 为所有分析工作负载设置云FinOps（财务管理）标记和报告。

• 对机器学习任务使用自动缩放和抢占式实例。

• 实施分层存储策略。

• 针对意外的成本飙升或使用异常设置警报。

五、统筹兼顾

数据质量、数据孤岛、治理漏洞和成本失控这四大障碍紧密相关。如果只解决其中一个而忽视其他，只能获得部分价值。但如果将它们一并解决，就能实现规模扩展、赢得信任并提升灵活性。

六、构建基础：数据民主化与自助式分析

在分析转型过程中，笔者所见证的最具影响力的转变并非技术层面的，而是文化层面的。当一个组织从完全依赖分析师和IT团队提供报告，转变为授权每个业务用户都能够生成、探索数据并依据数据采取行动时，这种转变就发生了。这种转变被称为数据民主化。以笔者的经验来看，这是将分析从卓越中心转变为核心关注点的最快途径。

什么是数据民主化？

从核心层面来讲，数据民主化意味着让每个获得授权的人都能够以他们能理解的形式访问所需的数据，并拥有依据数据采取行动的工具——而无需等待IT部门的协助。

这并非是毫无节制地开放数据。而是要实现对可信洞察的明智、受管控的访问。如果做得好，它能使一线员工像分析师一样严谨地做出决策——因为他们拥有相同的信息透明度。

七、数据民主化的关键推动因素

有三大支柱能够实现安全、可扩展的数据民主化：工具、治理和技能。

自助式工具

没有现代化的工具，数据民主化从一开始就无法实现。如今的自助式平台使企业用户能够对数据进行切片分析、创建可视化内容并构建基础的预测模型。

推荐功能：

• 拖放式仪表盘（如Power BI、Tableau、Looker）

• 自然语言查询（例如“给我展示本季度各地区的销售情况”）

• 在CRMs、ERPs和办公效率工具中嵌入分析功能

但仅有访问权限是不够的。工具必须直观易用、响应迅速，并紧密集成到用户的工作流程中。将洞察信息嵌入Salesforce、ServiceNow或Microsoft Teams等系统中，相较于让用户登录另一个门户，能大大提高工具的采用率。

治理：设置护栏，而非阻碍作用

没有治理的数据民主化会造成混乱。人们可能会基于不充分的数据做出决策，或者依据过时的报告得出结论。这就是为什么治理至关重要——它不是阻碍，而是建立信任的推动因素。

有效的治理包括：

• 建立一个包含经过认证的数据集及其业务定义的中央目录。

• 基于角色的访问控制，平衡数据的可见性和保密性。

• 数据溯源跟踪，展示数据的来源以及数据是如何被转换的。

• 审计日志，用于追踪谁访问和修改了数据资产。

数据素养：不可或缺的倍增器

如果用户不知道如何解读数据或提出正确的问题，那么工具和治理都将毫无意义。这就是数据素养发挥作用的地方。数据素养并非要把每个人都变成数据科学家，而是要让人们有信心并具备相关背景知识，从而有效地使用数据。

有效的方法：

• 分层培训计划（初级、中级、高级）

• 内部数据达人，指导同事并整理最佳实践

• 游戏化机制——表彰那些利用数据推动可衡量成果的团队

数据民主化的好处

如果实施得当，数据民主化能够带来可量化的成果：

• 决策更快：无需再为一份报告等待三天时间。

• 灵活性更高：团队能够根据实时所见情况迅速做出调整。

• 数据信任度更高：人们了解数据的来源以及如何解读数据。

• 创新更多：企业用户可以测试想法、运行“假设分析”场景并提出实验方案。

此外，数据民主化还能让数据专业人员从临时请求中解脱出来，专注于更高价值的任务，如高级建模、架构设计和治理工作。

八、数据民主化并非可选项，而是一项战略举措

笔者曾与一些企业合作，在某些企业中，一名数据科学家要为1000名员工提供支持；而在另一些企业里，每个团队都配备了一名“数据翻译员”负责相关工作。猜猜看，哪些企业能够做出更快、更明智的决策呢？

若要扩展预测性分析和规范性分析的应用，必须首先扩大数据访问权限、提升员工技能并增强信任度。数据民主化是连接局部成功与企业整体影响力的桥梁。

九、预测性和规范性分析的应用

对于许多领导者来说，预测性和规范性分析仍然听起来很抽象。但根据笔者的经验，一旦确定合适的用例并将其融入业务流程，它们所产生的影响便切实可见且可衡量。这些能力不再只是理论或实验性质的，而是实实在在投入运行，并正在改变企业规划、行动以及服务客户的方式。

预测性分析：预见未来

预测性分析利用历史数据中的模式来预测未来结果。虽然算法的复杂程度各不相同，从逻辑回归到深度学习都有，但它们的价值在于帮助我们预测并预防一些情况的发生。

以下是笔者见过的一些有影响力的用例：

客户流失预测

在电信、零售银行和SaaS（软件即服务）等行业，预测模型评估客户行为模式——例如使用量下降、付款延迟或负面的服务交互等——并为客户分配一个流失风险评分。然后企业可以主动向这些客户提供优惠、支持或激励措施。

预测性维护

制造商和物流供应商利用传感器数据和设备历史记录来预测哪些机器可能出现故障。他们不再坐等设备故障发生，而是提前安排预防性维护，避免停机时间，节省资金。

需求预测

零售商、消费品公司和电商平台依赖需求预测，以确保在正确的时间将正确的产品放置在正确的位置，避免缺货和积压。

规范性分析：大规模明智行动

规范性分析使我们从预测转向决策，通过应用优化和推荐引擎，根据现有数据确定最佳行动方案。

如果说预测性分析提出的问题是“可能会发生什么？”，那么规范性分析提出的问题则是“针对这种情况我们应该怎么做？”

以下是一些实际应用案例：

物流路线优化：像UPS和FedEx等企业使用规范性算法，综合考虑距离、交通状况、天气和服务水平承诺等因素，持续优化配送路线。这些系统能够实时自动调整路线，提高配送效率，降低燃油成本。

动态定价与收益优化：航空公司、酒店品牌和电子商务平台利用规范性模型，根据需求、库存水平、竞争对手定价和客户细分等因素调整价格。

销售和营销中的最优下一步行动：销售和营销团队利用规范性分析，确定与客户互动的最佳优惠方案、渠道或时机，以提高转化率并提供更个性化的体验。

异常检测：无名英雄

虽然异常检测并不总是被单独归类，但作为预测性分析的一个子集，它值得我们关注。通过标记异常模式或偏差，异常检测能够帮助企业尽早发现欺诈行为、安全漏洞、设备故障或运营风险。

例如：

• 在银行实时识别欺诈交易

• 在网络安全中发现异常登录模式以触发警报

• 检测公用事业或医疗保健索赔中的计费异常

将分析嵌入运营

当预测性分析和规范性分析模型具有深刻洞察力并实现集成时，它们才能发挥真正的威力。这意味着要将它们日常融入工作流程、系统和决策过程中。

例如：

• 在CRM中显示客户流失风险评分，以便客户留存团队能够立即采取行动。

• 在物流行业，路线调整直接推送到司机的移动应用程序中。

• 面向客户的门户网站实时更新价格变化。

这种闭环集成确保了洞察成为行动，而行动成为可衡量的影响。

笔者经常告诉高管团队，如果他们的分析仅以一份PowerPoint幻灯片告终，那他们已然失败。真正的预测性分析和规范性分析不仅仅是为决策提供信息，还能实现决策自动化、优化决策，并将其融入企业的核心运营之中。

十、向高管层证明并传达分析的ROI（投资回报率）

根据笔者的经验，任何分析项目中最容易被忽视的并非技术层面，而是商业案例的沟通。预测性和规范性模型常常因其技术准确性而受到称赞，但却未能赢得高管层的支持。为什么呢？因为它们没有清晰阐明一个简单的事实：创造了哪些商业价值？

如果你的模型提高了客户终身价值、减少了欺诈行为、缩短了订单履行时间或节省了数百万的基础设施成本，这固然很好。然而，除非高管层看到这些成果以ROI、KPIs和商业影响力等语言来呈现，否则这些成果将被视为又一个分析实验而被忽视。

笔者曾与构建了出色解决方案的团队合作，但他们却难以证明其相关性。笔者也曾帮助陷入困境的计划通过改变其价值的表述方式而获得发展。这一部分就是关于如何做到这一点——以有共鸣的方式证明并传达投资回报率。

高管层关心什么

高管们并不关心模型的准确性。他们关心的是业务转型。以下是他们关注的内容：

1.收入提升

• 由于更精准的定位或个性化服务，实现销售额增长或追加销售率提高。

• 优化业务流程后，转化率提高。

• 基于需求预测实现市场扩张。

2.成本降低

• 手动流程的自动化（例如理赔处理、报告生成）

• 库存优化或供应链效率

• 由于人工智能引导的互动而降低的客户服务成本

3.风险缓解

• 改进的欺诈检测

• 减少的合规违规或审计风险

• 通过预测性维护最小化停机时间

4.价值实现时间

• 更快的上市时间

• 更短的产品开发周期

• 减少的洞察或行动时间

这些指标确保资金、推动规模化并赢得信任。

1.衡量投资回报率的框架

好消息是，证明投资回报率并不需要具备金融学位。你需要的是一致的方法，并致力于将分析工作与成果挂钩。

基线与实施后对比：这是最直接——而且通常是力量最强——的方法。在模型部署前衡量关键指标，然后随着时间的推移跟踪改进情况。

示例：

• 在客户流失模型部署前，流失率为20%；

• 在部署客户流失模型并开展干预活动后，流失率降至15%。

• 财务影响：留存率提高5%，相当于每年节省800万美元的收入。

A/B或对照组测试：在一个组或一个地区运行模型，而将另一组或地区作为对照组。两者之间的差异就是你的投资回报率。

示例：

• 使用人工智能进行个性化营销活动与常规营销活动对比。

• 人工智能组转化率为7%，对照组为4%。

• 提升幅度：3%，相当于在6个月内增加420万美元的销售额。

2.如何向董事会展示分析投资回报率

即使你的团队衡量的指标正确，也必须有效地进行沟通。使用商业语言，而非专业术语：

• 说“我们节省了50万美元的欺诈损失”，而不是“模型的精确度为94%”

• 说“该模型使我们能够提前10天进行干预”，而不是“我们将误报率降低了18%”

3.可视化成果

构建展示影响而非复杂性的高管仪表板。

使用柱状图、趋势线和瀑布图来展示长期收益。

4.讲述成功故事

将数据与实际案例相结合。分享某个地区销售团队如何因人工智能主导的目标定位而超额完成业绩，或者实施预测性路线规划后供应链延迟情况如何减少。

CIO们必须成为善于讲故事的人，而不仅仅是技术专家。

5.分析作为一种战略资产

笔者向每一位CIO提出一个关键建议：将你的分析团队视为利润中心，而不是成本中心。

这意味着：

• 跟踪创造的价值与运营成本

• 创建内部案例研究以传播成功经验

• 与财务审查一起举行季度“影响力审查”

分析应该被视为一个投资组合——每个用例都有成本、潜在回报和价值实现曲线。

没有哪位高管期望做到完美无缺，但他们确实期望一切清晰明了。如果你的团队能够将数据科学工作与切实的商业成果相联系，比如增加收入、降低风险和提高效率，那么你就能维持分析项目的开展，并扩大其影响力。

十一、行动指南：首席信息官和技术领导者的实用步骤

到目前为止，你已经了解了分析工作的战略重要性，探讨了技术和文化方面的障碍，并回顾了如何证明其价值。但如果你是一名首席信息官或企业领导者，接下来你可能会问：“我接下来具体该做些什么呢？”

开启这项工作并不需要制定一个多年的路线规划，你需要的是动力。这就是为什么我推荐制定一个30-60-90天的计划：这是一种目标明确、有条理的方式，有助于构建一个试点项目、产生实际影响，并为扩大规模奠定基础。

以下是完整的路线图，通过文字描述和表格形式的可视化总结呈现。

30-60-90天分析加速路线图

第一阶段（第1-30天）：协调与评估

这一阶段主要侧重于业务协调，而非技术实施。此阶段的成功取决于目标的清晰度和数据的准备情况。

具体要做以下几点：

• 选择一个重要的问题（例如，降低客户流失率、提高转化率、优化路线）。避免选择过于抽象的用例，要选择那些对收入、成本或客户体验有影响的问题。

• 让分析团队、业务部门和信息技术部门的领导者就成功的标准达成共识。

• 快速评估数据情况：我们是否拥有正确的数据？数据是否干净？数据的所有者是谁？

• 现在就设定关键绩效指标，以便日后衡量影响。

第二阶段（第31-60天）：构建与验证

现在，将战略转化为实际行动。你并非要构建一个完美的模型，而是创建一个MVM最小可行模型（）来测试可行性并获得早期洞察。

要做的是：

• 在预处理和转换数据时，要结合业务背景进行考虑。

• 使用经过验证的工具，如Data Robot、Azure ML 或在笔记本中使用 Python/SQL。

• 经常让业务用户参与进来，测试模型的可解释性和实用性。

• 创建一个试点仪表盘，或将模型得分嵌入到一个沙盒应用程序中。

• 进行回测和模拟，以评估对业务的影响。

最佳实践：每周提供洞察结果和原型。通过迭代建立信心，而不是制造神秘感。

第三阶段（第61-90天）：部署与规模化

试点成功后，现在可以将模型投入实际应用。将其嵌入到决策环节中，跟踪其性能，并分享早期的成功案例。

具体要做以下这些事：

• 将模型投入生产工作流程：把模型应用到生产工作流程中（例如，营销工具、客户关系管理系统（CRM）、企业资源规划系统（ERP））。

• 培训用户并建立反馈循环：对用户进行培训，并建立反馈机制。

• 实时监控指标：实时监控各项指标，既要关注技术性能，也要关注业务成果。

• 记录经验教训、更新假设并解决瓶颈问题：记录实践过程中的经验教训，更新相关假设，并解决出现的瓶颈问题。

• 制定扩展路线图：制定扩展计划，复用代码、数据管道和方法。

关键成功因素

要使这个剧本奏效，这里有笔者始终强调的五条规则：

1.小处着手，志存高远：选择那些影响力大但范围可控的用例。

2.业务部门主导问题：信息技术部门负责构建工具，但只有业务部门推动应用，才能实现价值。

3.成果可视化：在向高管汇报时，使用仪表盘和图表展示成果，比使用电子表格效果更好。

4.提前规划扩展：采用模块化模型、可复用组件和规范的数据管道，可为后续节省时间。

5.持续沟通：每周进行进度更新以保持工作推进的势头，每月进行回顾以展示投资回报率。

该方案奏效的原因

这种方法无需设立AI实验室，也不需要数百万美元的预算。它快速、目标明确且具有可扩展性。最重要的是，它通过将分析与实际成果相联系，而非仅仅停留在洞察层面，从而在企业中建立起可信度。

到第90天，你将取得以下成果：

• 一个投入生产的用例。

• 获得高管的支持。

• 积累可供企业大规模推广的经验教训。

• 形成一个可在整个组织中重复应用的模型。

十二、从洞察到竞争优势

笔者想分享一个笔者在各个行业和不同规模组织中观察到的重要事实：分析能力的成熟并非一种奢侈，而是竞争的必要条件。在转型中蓬勃发展的公司与停滞不前的公司之间的区别，并不单纯在于谁拥有最多的数据，而在于谁能够快速、持续且负责地将数据转化为行动。

一个与核心业务运营脱节的独立实验领域。这是一个错失的机会。当人工智能驱动的分析融入到企业日常运营中时，它就会成为一个力量倍增器，能够更快地推动决策制定，使战略与执行保持一致，并发现人类直觉可能忽略的洞察。

然而，分析本身并不会自动扩展。正如笔者在本文中所分享的，它需要高管的支持、可信的数据基础、创新的云成本管理，最重要的是，需要一种将数据视为产品而非副产品的文化。

从描述性到决策性

让我们花一点时间反思我们规划的历程：

• 描述性分析帮助我们了解过去发生了什么。

• 预测性分析向我们展示接下来可能会发生什么。

• 规范性分析告诉我们该做什么，而且越来越多地直接为我们做出决策。

这三种分析共同构成了一个智能连续体，能够推动更明智、更快速、更灵活的决策。那些将这些层面整合起来的组织（不是孤立地看待，而是将其作为运营模式的一部分），就能形成我所说的竞争优势：即比市场更快地学习、适应和行动的能力。

十三、未来展望

下一波企业转型不仅将由人工智能塑造，还将由那些能够跨职能应用人工智能的组织推动。预测性和规范性分析不再是前沿技术，它们已经经过实践检验。如果我们精心运用这些技术，建立完善的架构并给予充分信任，它们将重新定义我们的领导方式。

笔者曾目睹预测模型为价值数百万美元的投资提供指导，规范性路线规划节省了数百万的运输成本，异常检测保护整个业务部门免受欺诈。但笔者也见过一些创新模型无人问津，原因是利益相关者不信任数据，或者根本不知道这些模型的存在。

这就是为什么笔者认为，作为首席信息官和架构师，我们的工作不仅仅是启用分析功能，更要将其制度化，使其与我们组织的运营方式紧密相连，让“数据怎么说？”不再是一个关于创新的问题，而是一种本能反应。

竞争格局正在迅速变化。但如果你拥有工具、人才、信任以及毅力来扩大预测性和规范性分析的应用规模，那么你的组织没有理由不能在未来的岁月中引领潮流。让我们将分析不仅仅视为一种能力，更是一种催化剂。

作者：Vipin Jain（维平·贾恩）

译者：宝蓝

【睿观：Vipin Jain的文章为企业领导者提供了一份行动指南，强调要通过推动分析能力从描述性向预测性和规范性成熟，系统解决数据、治理、成本等规模化挑战，并通过数据民主化赋能员工，最终以可衡量的业务价值证明AI分析的战略重要性，从而将AI分析真正融入企业运营，构筑持久的竞争优势。】

核心论点 (SCA - Situation, Complication, Answer):

• 情景 (Situation):

  企业领导者普遍认识到利用人工智能（AI）分析来提升决策和获取竞争优势的巨大潜力。

• 冲突 (Complication):

  尽管投入巨大，许多组织在将AI分析从初步试验扩展到能产生广泛业务影响的成熟应用时，会遇到数据质量、数据孤岛、治理缺失、成本失控以及文化适应等多重障碍，并且难以清晰证明其投资回报（ROI）。

• 答案 (Answer):

  企业领导者若要成功利用AI分析获取竞争优势，就必须引领组织从描述性洞察逐步升级到预测性远见和规范性行动，同时系统性地克服规模化障碍、通过数据民主化培育数据驱动文化、并以业务成果为导向证明AI分析的投资回报率，最终将分析能力制度化为核心运营的一部分。

支撑核心论点的关键理由/层面：

1. 企业需沿分析成熟度曲线发展，实现从洞察到行动的价值跃升：

• 描述性分析（发生了什么？）：

  大多数组织的起点，通过报告和仪表盘了解历史绩效，但价值有限，易停滞于此。

• 预测性分析（可能会发生什么？）：

  利用历史数据和机器学习预测未来趋势（如客户流失、需求预测），开始主动影响决策，但需高质量数据和跨职能协作。

• 规范性分析（应该做什么？）：

  结合优化引擎和AI推荐或自动执行最佳行动方案（如动态定价、路线优化），能大规模融入运营系统，创造巨大价值，但需业务信任和流程再造。

2.规模化AI分析需系统解决四大常见运营障碍：

• 数据质量不佳：

  “垃圾进，垃圾出”原则依然适用，不准确或不完整的数据会削弱模型效果和信任度。需引入数据剖析、清理管道和数据管理员制度。

• 数据孤岛与碎片化：

  数据散落在不同系统导致定义不一和重复劳动。需采用数据湖/湖仓架构、元数据标记和集成平台。

• 治理漏洞：

  缺乏一致的数据定义、责任人和变更管理流程会导致混乱和风险。需建立共享数据定义、治理委员会和基于角色的访问控制。

• 云成本失控：

  分析工作负载资源消耗大，管理不善易致预算超支。需实施云FinOps、自动缩放和分层存储策略。

3.构建数据驱动文化的核心是实现数据民主化，赋能全员用数据决策：

• 定义：

  让授权的每个人都能以易懂的形式访问所需数据，并拥有据此行动的工具，无需依赖IT。

• 三大支柱：

• 自助式工具：

  提供直观易用的BI平台（如Power BI, Tableau）和嵌入式分析。

• 有效治理：

  建立数据目录、访问控制和溯源机制，确保信任而非阻碍。

• 数据素养：

  通过培训和内部“数据达人”提升员工解读和应用数据的能力。

• 益处：

  加快决策、提升灵活性、增强数据信任度、促进创新，并解放数据专业人员。

4.CIO和技术领导者必须以业务成果为导向，清晰证明并传达AI分析的投资回报率，并通过阶段性的行动计划来启动和扩展分析应用：

• 关注高管诉求：

  强调AI分析在收入提升、成本降低、风险缓解和价值实现时间上的贡献，而非单纯的技术指标。

• 衡量与沟通ROI：

  采用基线对比、A/B测试等方法量化成果，并使用商业语言、可视化图表和成功故事向管理层汇报。

• 行动指南（30-60-90天计划）：

• 1-30天（协调与评估）：

  确定高影响力用例、获得高管支持、评估数据、定义KPI。

• 31-60天（构建与验证）：

  开发最小可行模型（MVM）、验证假设、获取早期反馈。

• 61-90天（部署与扩展）：

  将模型投入生产、嵌入运营系统、跟踪影响、总结经验并规划后续扩展。