行业风向 | 商业分析的实战应用大数据在当今不断变化的市场

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大数据在当今不断变化的市场是很有价值的资源。对于商业从业者来说，学会如何读懂和应用数据是一项不可缺少的技能，它可以帮助您更全面了解业务。
“用数据驱动业务的能力是强大的，大部分公司缺乏具有此项才能的人。数据分析将是商业世界的一把利器。 ”
哈佛商学院的Jan教授
什么是商业分析？
商业分析，通过使用数学统计学从数据中提取有价值的信息，做出更好的商业决策。商业分析有三种关键类型，分别是描述性，预测性和指导性。描述性分析是对历史数据的解释，以识别趋势和模式，而预测性分析则是获取信息并将其用于预测未来结果。在指导性分析的协助下，使用测试和其他技术可以确定在某特定场景下采取哪种措施将产生最佳效果。在各个行业中，这些商业分析的方法已被专业人士采用，制定高效的业务决策并获得成功。
商业分析的应用
01提高效率和协作——微软
对于技术巨头微软公司，协作对于高效和创新的工作环境至关重要。在2015年工程小组办公室搬迁之后，微软公司试图了解如何促进员工之间的面对面互动，如何可以提高员工绩效并节省资金。微软的Workplace Analytics团队假设，将1200人的小组从五座大楼挪到四座大楼，可以通过减少每座大楼的员工人数并减少员工出差开会的距离来提升协作能力。此假设基于Microsoft的之前研究，该研究发现，人们之间的距离越近，他们合作的可能性就越大。
在《哈佛商业评论》的一篇文章中，该公司的分析团队分享了他们因搬迁而观察到的结果。通过查看员工日历中添加得行程数据，团队发现此举使出差时间减少了46％。这意味着所有工作人员每周总共节省了100个小时，估计每年可以节省52万美元的员工时间。结果还显示，由于距离更近，团队开会的频率更高，每人每周的平均会议次数从14个增加到18个。此外，平均会议时长从0.85小时减少到0.77小时。这些发现表明，搬迁不仅改善了员工之间的协作，还提高了运营效率。
对于Microsoft而言，从此分析中收集到的见解强调了面对面互动的重要性，并帮助公司了解到，对员工工作区进行周密的安排可以节省大量时间和成本。
02提升顾客支持——Uber
确保高质量的顾客体验对提供打车公司很重要，为了简化顾客服务体系，公司在2018年研发了顾客自助购票系统（COTA），使用机器学习和自然语言识别帮助平台提升售票的速度和准确度。顾客自主购票系统的应用产生了积极的影响。这个系统帮助减少了10%的购票问题。它的成功也激发了Uber程序员研究如何进一步提升数据系统。
关于COTA系统的迭代，研发团队集中在整合深度学习建模，适用于公司的发展。在推出新系统前， Uber做了A/B测试，这是一种可以比较两个不同两种不同方法产生的结果的方法，去证明COTA二代系统的表现。测试的结果显示，需要处理的购票系统的问题减少了7% ，这意味着COTA二代系统可以提供更快、更精准的服务，顾客满意度评分也得到了提升。
具备数据思维
正如这两个公司展示的，商业分析是一把帮助企业寻找成长和提升途径的利器。从个人角度出发，对数据深入的了解不仅可以帮助您做出更明智的决定，而且会助您在职场获得晋升和认可。试想，如果在一场会议中，别人都给出了观点和建议，但是你有数据支撑自己的论点和提议，你将更容易说服大家。
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【行业风向 | 商业分析的实战应用】如果您想脱颖而出，你必须做一些大家不愿意做的事情。先从最简单的接受一种理念开始，先告诉自己并不总是需要忙碌才能达到目标，这将为您提供源源不断的幸福感和满足感。