为什么如今的组织需要一个分析平台
随着数据革命新生阶段的到来，组织正在进入熟练处理数据的新水平。在没有分析平台的情况下，企业可以处理数据并从中提取见解的日子已经一去不复返了。
随着时间的流逝，企业分析平台的重要性日益增长，以至于人们认为它们对于当今存储和分析数据至关重要。
作为SAS协作者计划的成员，我非常荣幸地从SAS扩展调查中收集见解，这些调查评估了组织选择分析平台的可能性以及该策略背后的动机。该研究包括两个部分，第一部分包括来自132个政府和商业组织的访谈。
第二部分包括一项在线全球调查，该调查吸引了477位受访者，他们全部来自合格的背景。结果非常有趣，并证实了分析在当前组织中的重要性。超过80％的受测者表示，分析主题已到达其组织内的董事会。
增值
首先，我们询问受访者有关分析为其业务模型和效率带来的价值。72％的受访者表示，组织中使用分析已帮助他们增加了价值。通过显着改善核心业务运营来增加该价值。一些组织还表示，分析已帮助他们启动了整个业务模型。
为了更好地评估通过分析带来的价值，我们询问了受访者他们在组织中使用数据和分析的确切原因。令人信服的98％的受访者认为分析确实在组织中发挥了作用。但是，其部署因情况而异。当被问及分析在其系统中所扮演的角色时，有39％的受访者认为分析被用于整个组织的战术和战略决策。紧随其后的是35％的人，他们认为分析在整个组织中使用，但仅用于战术问题，而非战略目的。相比之下，只有7％的人提到分析仅用于战略决策，而只有2％的人承认从未在组织中使用过分析。
挑战性
我们已经就组织中广泛的数据实施和分析所面临的挑战进行了交谈和阅读/撰写文章。并非所有公司都有使用数据的才能或治理。对于大多数组织来说，数据管理仍然是一个难题，因此一些组织最终做出了避免大规模分析的最终决定。
我们要求许多在线调查和物理访谈受访者表明他们对与数据相关的四个问题的信心。思考的过程是确定有信心评估挑战并认识到所包含的危险的人数。问题是信任，可访问性，共享和集成。
有趣的是，受访者对分析所提供的集成信心不足。受访者认为，数据通常很孤立，应该在各个级别更好地集成。对于信任系统，信任级别相对较高，因为信任级别获得了3.68的5分。受访者在对可访问性和共享性进行评分时也表示怀疑，因为这两个问题的评分分别为3.22和3.02。
平台的好处
讨论了影响和挑战之后，我们可以看到使用分析平台获取可操作见解的好处，如受访者所知。我们向所有受访者列出了潜在的好处，并要求他们对他们期望从组织中的分析平台获得或希望获得的五种最优选的收益进行评分。在所有好处中，最可取的选择是减少花费在数据清理和准备上的时间。超过46％的受访者认为，分析平台可帮助他们减少花费在清理数据上的时间。
此外，许多受访者认为，分析平台可以改善决策制定，并减少这样做的时间。分析平台特别是帮助跨组织的数据科学家，并增加了对各种数据源和硬件的访问。它们还通过部署可以在任何环境中通过API访问的模型来改善集成。
此外，许多受访者还认为，分析平台已减少了从系统中生成见解所需的工作。现在，洞察力比以前更快地生成。“结果从分析平台未来在董事会层面使用过。他们的主要好处是现在他们可以更快地收到所请求的信息。一位资深专业人员在深度采访中说，现在信息是一天生成的，而不是30天之前。
增强团队合作能力和一般信心
负责组织中分析平台的团队通常由数据科学家，IT决策者和业务发起人组成。我们要求其中一些团队负责人评估一些与其业务从分析中获取价值的能力有关的事项，并以0到10的等级对他们的信心进行评估。
这些战略团队负责人在这里表现出相当程度的信心。在分析/数据科学和统计领域的成功中，最有信心的是专家将其评为7.2。总置信率为7.0；考虑到分析平台存在的时间有限，这相当不错。
“我们仍然存在一些问题，其中模型部署是最大的问题。但是，数据可访问性或IT安全性仍然是一个挑战，”公共部门公司的分析主管说。
知道分析的工作量必将在未来增加，因此我们询问了受访者他们的组织为未来作何准备。评分系统与上述相同，受访者要求评分从0到10，其中0是准备最差的，10是准备充分的。此案例的平均总水平为6.3，这意味着它们可以做什么以及将来的工作方式仍有待改进。
“我们离AI内的机器学习还很遥远；这远远超出了我们现在的思维范围。一旦我们拥有正确的治理方法并适应了不同的信息，我们便可以开始学习。首先正确建立基础很重要，”一位调查对象表示。
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