如果说眼下发生的事能证明什么，那就是基于实时可信的数据分析正在变得越来越重要。但是要是想要在需要的时候准确地获取中肯的洞察，我们所需要的可不只是漂亮的可视化。
如何让你的员工都有能力和机会都做出最好的决策，不管这个决策会有多大？
无论你是商业智能的领导者，业务分析师，IT经理，还是刚接触数据的人，人们越来越期望你能更好地利用数据来推动商业价值和竞争优势。在本指南中，你会发现分析学可以提升每个人的决策水平，以及你的组织如何授权更多的人采取更明智的行动的七个关键方法。
数据史学家 vs. 数据与预言家
传统商业智能和预置筹谋的数据集的设计以收集历史数据为依据，然后预判下一步的行动。虽然历史数据十分重要，但是已经不足够了。这些年，人们需要对不断变化的数据进行实时反应和回应的能力。下一代的数据分析正在迅速发展，包括 “运动中的数据“。这涉及到在正确的时间提供正确的数据，并有实时的态势感知。简单地说，这是一种状态，在这种状态下，用户被授权在任何给定的时刻，根据他们的数据中发生的事情采取行动。
什么是积极智能?
积极智能指一种持续的智能状态，它的技术和流程支持根据实时更新的数据做出即时行动。
机械取代 vs. 机械赋能
当商业客户需要依赖技术专家来使用可视化工具时，它们的生产力就会下降，随之疲软的还有洞见能力和明智决策的能力。而更糟的是，计算机算法随着时间的推移，会限缩你的视角，最终导致孤立的信息回音壁。
为了让每个都有能力驱动商业价值，我们必须以协同的方式将人工智能等技术和人类的直觉结合起来。挖掘人工智能的能力可以放大人类的思维，让人们从他们的数据中得到他们想要的答案，其中不需要专业的介入。
什么是增强分析？
是人工智能和机械学习的结合，它能够增加整个数据的生命周期，从创建到洞察到落地。它通过自动化任何来实现用户需求，让每个人都能使用数据分析。
隧道视野 vs. 发散视野
以调查为基础的线性数据开发常常是僵化的，耗时的，效果也相当有限。这种“问询，等待，回复”的循环给数据分析师带来了不必要的负担，最终限制了洞察能力，因此，该方法并不利于跟上业务的步伐。
不仅仅是专家，如果所有不同技能水平的用户想要发挥像专业人士一样的洞察力，他们需要在所有的数据中进行交互的、自由的数据探索。没有界限，不需要等待。这要求一个将不同的大型数据资源集成在一起的数据分析平台，并在用户使用。时时提供高性能的计算能力和关联框架。有了这种扩张的视野和与之随行的能力，人们可以做到知行合一。
专家本位 vs. 自给自足
从行政班子到业务用户，每一个在你组织中的人都应该能轻松和直观地与数据互动。但是，如果大多数用户不得不依赖专家的帮助，效率就会大大降低——从而忽略掉有价值的见解。
当涉及到赋能更多用户、无需专家帮助的数据问询分析，自然语言处理就显得尤为重要。它通过自动处理人类语言的细微差别来理解用户的意图。这种与数据专家以更为直观方式进行互动的自由，为更多的普通商业用户释放了数据的力量。更重要的是，自然语言处理让他们能更快地获得答案，做出数据驱动的决策。
茫然不知 vs. 数据全视
从政治到环保，从技术进步到个中一切息息相关的领域，世界以一种前所未有的速度在发展。到今天，对于商业公司来说，只满足于跟上步伐已经远远不够，他们必须走在变革的前端。问题是怎么做呢？
任何一个组织都需要在正确的地点，正确的时间，用正确的数据来武装他们的决策者。
在决策时刻将数据分析的工作并入整个流程，让用户能够快速获得相关数据而不需要拖累他们。
在数据的驱动下，用户如果拥有了对新近商业活动的警惕，就能轻松观察到那些不寻常之事。明智的机敏会带来更聪明的行动，这恰恰以数据洞见为前提。动态的数据分析能够让用户在决策的当下就做出即时的行动。总之，虽然这个方式有些复杂，但它能快速响应，并促进用户的深度参与。
困扰 vs. 明晰
太过于复杂的可视化数据和无止境的KPI无疑会让用户不知所措，反而让他们与洞见南辕北辙。你的商业智能是如何保证人们高效的生产力的参与？
一个世界一流的数据分析可视化平台和设计精巧的数据仪表能帮助用户实现实时监测，为关注焦点带来深刻洞见。
功能强大，交互完善的数据仪表理应鼓励用户去探索他们的数据，做出更有影响力的决策。
另外，更聪明的KPI策略能够让目标触手可及，帮助用户得到他们想要的成果。这可以归结于三个主要因素：KPI指标正确性，数据理解力提升，以及更新流程创建，这一因素包括报告和KPI定期改进完善。
“在当今充满挑战和竞争的商业环境中，企业领导人和高级管理人员能够做出更明智的决策比以往任何时候都更重要……KPI，如果被正确理解和有效使用，就为实现这一目标提供了强有力的工具。如若没能做到这一点，企业只是在盲目地航行”。
—— Bernard Marr，《什么是KPI》
看见数据 vs. 理解数据
尽管技术的进步让管理和利用庞大的数据更为容易，但是大多数公司的决策者始终对数据欠缺信心，最新的一项研究显示，只有34%的公司为员工进行了数据能力培训，只有17%的公司鼓励员工尽可能信赖数据。而有61%的雇员在数据过载时感到焦虑也是意料之中的事。
面对现状的落后，推广数据驱动的文化，让更多人能更自信地使用数据是最有效的解决措施。
这一举措包括通过培训来提高数据运用能力，除了职业技能，更要关注合作，好奇，批判性思维以及记叙逻辑。不管这些内容是不是已经被一些公司纳入培训项目，或是作为线上课程，提高数据运用能力的优先级无疑能带来生产力的提高，如此，商业成果的优化就是顺水推舟的事。
关于“数据”
- 只有24%的员工对自己理解数据，使用数据，分析数据和运用数据进行论证的能力自信。
- 36%的数据使用者倾向于用其他手段替代数据使用来完成任务。
- 在商业数据运用能力评级中表现更优的公司，公司价值高出3.2亿-5.34亿美元。
数据的力量
对于公司来说，要想在当下和未来的挑战中先发制人，关键是要用成功所需的一切来武装你的员工。
- 正确的时间，正确的数据
- 为用户提供理解数据的最佳商业智能工具
- 用数据倡议在公司从上到下推广数据驱动文化
在业务发展的过程中，员工至关重要。如果他们有能力，有好奇，能提出正确的洞察，他们就能做出更好的决策，为加速企业商业价值发挥出更重要的作用。
