本節(jié)書摘來自異步社區(qū)《數(shù)據(jù)分析變革：大數(shù)據(jù)時代精準(zhǔn)決策之道》一書中的第1章，第1.1節(jié)，作者【美】Bill Franks（比爾?弗蘭克斯），更多章節(jié)內(nèi)容可以訪問云棲社區(qū)“異步社區(qū)”公眾號查看

第1章 了解運(yùn)營型分析

數(shù)據(jù)分析變革：大數(shù)據(jù)時代精準(zhǔn)決策之道
毋庸置疑，巨大變革正在發(fā)生！運(yùn)營型分析正在引領(lǐng)以分析為特征的工業(yè)革命，很多公司運(yùn)用分析手段的疆界也因此不斷向前推進(jìn)。運(yùn)營型分析將源源不斷地顯著增加那些必須執(zhí)行分析來構(gòu)建和加速的流程數(shù)目。后面我們會提到，諸如決策時限以及數(shù)據(jù)洞察時間等新概念將會成為影響如何投入以及決定關(guān)注方向的主要推動力。

運(yùn)營型分析需要在整個企業(yè)內(nèi)部建立一套規(guī)則明確、條理清晰的指導(dǎo)方法，同時還需要很多技術(shù)、流程甚至是企業(yè)文化方面的配套變更。人們起初并不習(xí)慣把許多日常決策事務(wù)的處理交給計算機(jī)和分析過程。然而，時間終究會證明：一旦某個企業(yè)有效地構(gòu)建了正確的運(yùn)營型分析，因此產(chǎn)生成效，一切努力都能得到超值回報。

毫無疑問，巨大變革真的來了！為了完全理解這一結(jié)論，我們有必要詳細(xì)解釋一下這到底意味著什么。本章內(nèi)容是對本書其余內(nèi)容的鋪墊。我們要對運(yùn)營型分析進(jìn)行定義。我們還要討論一些市場趨勢，這一直是支持運(yùn)營型分析的推動力。最后，我們重點(diǎn)討論幾個當(dāng)某個組織需要向運(yùn)營型分析邁進(jìn)時值得銘記的主題。

1.1 定義運(yùn)營型分析

本書是有關(guān)運(yùn)營型分析的。那么什么是運(yùn)營型分析呢？既然我們以此作為本書的主題，就需要給出其定義。之后，本節(jié)還會討論運(yùn)營型分析與傳統(tǒng)分析的差異，以及是什么原因使運(yùn)營型分析如此獨(dú)特。

1.1.1 什么是運(yùn)營型分析

“運(yùn)營型分析”這一術(shù)語描述了在企業(yè)內(nèi)部分析[1]已經(jīng)成為每個決策制定和動作執(zhí)行的內(nèi)在組成部分。運(yùn)營型分析并不支持大的戰(zhàn)略決策的制定，而是支持許多小的日常性的戰(zhàn)術(shù)決策。更為重要的是，一旦分析過程運(yùn)營化，流程實(shí)際上就會直接驅(qū)動后續(xù)行為。運(yùn)營型分析并非僅僅給出行為建議，還會直接導(dǎo)致行為發(fā)生。這一主要因素是運(yùn)營型分析定義的關(guān)鍵。通過直接驅(qū)動決策和行為而無需人工干預(yù)，運(yùn)營型分析把分析的綜合性與影響力提到一個新高度。

大多數(shù)傳統(tǒng)的分析過程產(chǎn)生的分析結(jié)果能夠給出決策建議或者作為決策過程的輸入。然而，人們經(jīng)常需要對決策過程施加人工影響以確保行為正確。一旦分析過程運(yùn)營化，分析過程運(yùn)行時，作為分析結(jié)果的行為立刻得以執(zhí)行。在決策或者行為節(jié)點(diǎn)并沒有人工干預(yù)。

當(dāng)然，要決定是否真正需要運(yùn)營型分析流程并構(gòu)造這些流程還是需要人工干預(yù)的。不過，一旦流程上線運(yùn)行，該流程就會存取數(shù)據(jù)、執(zhí)行分析、制定決策并實(shí)質(zhì)上導(dǎo)致行為發(fā)生。這些流程每天可以執(zhí)行幾千次到幾百萬次。一旦某個企業(yè)的人們意識到可以以這種水平嵌入分析，他們常常會期望更多效果。他們要求的結(jié)果需要運(yùn)用更多分析，而且更加先進(jìn)。運(yùn)營型分析到位時，還需要對流程的認(rèn)真監(jiān)控。這個主題留在第6章討論。

建立規(guī)范

運(yùn)營型分析的一個定義性特征是超出了描述性甚至預(yù)測性。運(yùn)營型分析是規(guī)范性的。這意味著運(yùn)營型分析需要內(nèi)嵌在業(yè)務(wù)流程中，基于算法直接制定決策并導(dǎo)致行為發(fā)生……一切都無需人工干預(yù)。
最近幾十年，在從描述性分析到預(yù)測性分析的過渡過程中，曾經(jīng)經(jīng)歷過多次焦點(diǎn)的變化。在傳統(tǒng)的商業(yè)智能環(huán)境中，關(guān)注焦點(diǎn)是從描述的角度總結(jié)業(yè)已發(fā)生的事件，可能會涉及每個地區(qū)的銷售量、準(zhǔn)點(diǎn)到達(dá)數(shù)量或者其他的重要衡量指標(biāo)。對于預(yù)測性分析，相對而言，目標(biāo)就是預(yù)測將來會發(fā)生什么。如何影響準(zhǔn)點(diǎn)到達(dá)率，使其逐漸提高？哪些客戶最有可能對最新上市的商品作出積極響應(yīng)？更進(jìn)一步講，運(yùn)營型分析使分析具有規(guī)范性。運(yùn)營型分析首先要判斷什么因素會對到達(dá)時間產(chǎn)生影響，又是什么因素增加了響應(yīng)率，然后通過自動促使這些行為發(fā)生，使分析具有規(guī)范性。表1-1概括了上述差異。

1.1.2 運(yùn)營型分析的獨(dú)特之處

區(qū)別運(yùn)營型分析與分析的運(yùn)營型應(yīng)用非常重要。起先這種差異看起來好像文字游戲，但我向你保證事實(shí)并非如此。了解幾個例子之后，讀者就會明白其中的差異了。

分析已經(jīng)被應(yīng)用在運(yùn)營問題上很多年了。接下來依然如此，分析的運(yùn)營型應(yīng)用仍有其重要性。然而，運(yùn)營型分析前進(jìn)的步伐超過以往。理想化的想法是有一個能夠把運(yùn)營型分析和傳統(tǒng)分析的運(yùn)營應(yīng)用明確區(qū)分開來的術(shù)語，但我并沒有發(fā)現(xiàn)現(xiàn)成的詞匯。這么不湊巧的是短語的相似性會導(dǎo)致混淆，而且這些詞語放在一起拼讀聽起來一定不協(xié)調(diào)。當(dāng)我在一個會議上就此主題主持討論時，一個參會者開玩笑建議把術(shù)語定為“Franks化”（Franks-izing）分析。顯然，這即使不是開玩笑，也夠自戀的。所以，我主要關(guān)注兩種方法的不同之處，而不是分別給它們貼上標(biāo)簽了事。

給出了分析的運(yùn)營型應(yīng)用與運(yùn)營型分析的差別，就不難看出運(yùn)營型分析的重要性和復(fù)雜性。運(yùn)營型分析過程通常和企業(yè)以往能夠構(gòu)建的任何分析流程一樣先進(jìn)，但運(yùn)營型分析過程需要自動化，海量條件下可擴(kuò)展并且執(zhí)行速度飛快。這種流程非常強(qiáng)大，但也不乏復(fù)雜性和困難。我們看幾個案例來進(jìn)一步澄清其獨(dú)特之處。

一個重要的區(qū)分條件是，對于運(yùn)營型分析，分析需要在“決策時間”內(nèi)以自動的內(nèi)嵌的方式完成。“決策時間”意味著分析的執(zhí)行速度要滿足做出決策的需求。在某些情況下，決策時間是實(shí)時的（或非常接近實(shí)時）。還有些情況下，決策時間可以有數(shù)分鐘、數(shù)小時甚至數(shù)天的延時。理解決策時間是成功的關(guān)鍵，因為分析過程必須在此時間內(nèi)可用并執(zhí)行，以便用于作出決策。

一直以來，有很多企業(yè)在定制網(wǎng)站時使用分析手段判斷客戶購物習(xí)慣中的關(guān)鍵因素，當(dāng)客戶返回網(wǎng)站時向其顯示特定的推薦商品或定制商品。Web個性化已經(jīng)證明了其強(qiáng)大，至今仍廣泛使用。當(dāng)天晚上處理客戶的已知信息，預(yù)先計算出并準(zhǔn)備好次日一早客戶看到的個性化商品，這就是關(guān)于分析的一個運(yùn)營型應(yīng)用。上述這種對個性化的預(yù)先計算并非運(yùn)營型分析的案例。在客戶訪問網(wǎng)站之前預(yù)先計算其個性化，只是簡單地在運(yùn)營環(huán)境下應(yīng)用了傳統(tǒng)批量分析。

運(yùn)營型分析是當(dāng)用戶點(diǎn)擊“下一步”按鈕后，需要在提供下一頁前對客戶的下一頁內(nèi)容進(jìn)行定制。這一過程不僅要用到客戶的歷史信息，而且還要用到當(dāng)前信息，包括客戶行為剛剛在網(wǎng)站上產(chǎn)生的信息。在兩次鼠標(biāo)點(diǎn)擊之間的短暫時間內(nèi)改變頁面呈現(xiàn)的方式，這就是運(yùn)營型分析。需要注意的是，分析并非針對某一客戶，而是訪問網(wǎng)站的所有用戶，這就會基于分析產(chǎn)生百萬計的微決策。盡管客戶在訪問網(wǎng)站時并不能感知批量處理與運(yùn)營型處理方法的差異，但在現(xiàn)象之下卻有著實(shí)實(shí)在在的區(qū)別。

僅僅把分析應(yīng)用到運(yùn)營上是不夠的

把分析過程用于運(yùn)營問題已經(jīng)有很多年了。然而，運(yùn)營型分析卻遠(yuǎn)不只是把傳統(tǒng)批量分析過程的結(jié)果用于運(yùn)營目的。運(yùn)營型分析是嵌入式的，且對每項決策都是在決策時間內(nèi)執(zhí)行的。
另外一項有關(guān)兩者差異的案例（我們將在本書后面深入討論）來自于生產(chǎn)場所。生產(chǎn)商可以利用機(jī)器傳感器數(shù)據(jù)推導(dǎo)更好的維護(hù)計劃。對汽車、卡車、飛機(jī)或者拖拉機(jī)引擎來說，掌握其詳細(xì)信息能夠為故障分析模式提供許多思路。使用傳感器數(shù)據(jù)開發(fā)一項改進(jìn)的維護(hù)計劃是分析的一個運(yùn)營型應(yīng)用。

比起前一個案例，基于機(jī)器傳感器數(shù)據(jù)的運(yùn)營型分析顯得直接而且人性化。當(dāng)機(jī)器運(yùn)行時，來自機(jī)器的傳感器信息得以實(shí)時分析，這時，運(yùn)營型分析就介入了。如果識別到一個已知能夠?qū)е戮o急故障的模式，就需要進(jìn)行干預(yù)以避免或者修復(fù)問題。當(dāng)駕駛員得到某些機(jī)器部件即將出現(xiàn)故障的預(yù)先警告時，這就是運(yùn)營型分析。

如果一個企業(yè)還沒有規(guī)劃好如何有效地運(yùn)用傳統(tǒng)批量分析過程，那它也不能進(jìn)行運(yùn)營型分析。一個企業(yè)必須先具備基礎(chǔ)分析能力，然后才可以更進(jìn)一步。首要關(guān)注點(diǎn)應(yīng)該是建立批量模式下的強(qiáng)有力的分析。

沒有捷徑

一個企業(yè)在沒有精通傳統(tǒng)批量分析的情況下，不能推進(jìn)運(yùn)營型分析。運(yùn)營型分析是建立在堅實(shí)的基礎(chǔ)之上的。
只有在企業(yè)的數(shù)據(jù)和技能足以構(gòu)建強(qiáng)大的分析過程時，這一過程才可以運(yùn)營化。如果想讓你的企業(yè)推進(jìn)到下一階段，首先要確保強(qiáng)大的分析基礎(chǔ)已經(jīng)就位。沒有這一基礎(chǔ)，運(yùn)營型分析只能是一個夢想。

1.1.3 使運(yùn)營型分析獨(dú)樹一幟的基石

我們剛剛從幾個重要方面闡述了運(yùn)營型分析與傳統(tǒng)分析的不同之處。我們來定義4個區(qū)分運(yùn)營型分析和傳統(tǒng)分析的標(biāo)志性基石，并以此總結(jié)二者的不同。

• 基石 1 ：運(yùn)營型分析是嵌入式的和自動的 。對這一區(qū)別于傳統(tǒng)分析方法的差異如何理解呢？我們記得傳統(tǒng)上企業(yè)采用離線的方式運(yùn)行分析，并把結(jié)果傳遞到?jīng)Q策環(huán)節(jié)。不僅在構(gòu)造分析過程時需要人工干預(yù)，而且還要持續(xù)在執(zhí)行過程中干預(yù)。運(yùn)營型分析過程是在運(yùn)營系統(tǒng)中采用嵌入式的自動的方式執(zhí)行的。
• 基石 2 ：運(yùn)營型分析是規(guī)范的 。運(yùn)營性分析在規(guī)定一項行為方面是超越描述性分析的，甚至是超越預(yù)測性分析的。這一過程不僅僅是在客戶返回時預(yù)測出最佳推薦。分析過程實(shí)際上通過相應(yīng)的系統(tǒng)發(fā)布最佳推薦并促成交易。
• 基石 3 ：運(yùn)營型分析制定決策 。這一過程不僅是規(guī)定或推薦決策，實(shí)際上是制定決策，并驅(qū)動由此決策產(chǎn)生的行為。這與傳統(tǒng)分析大不相同，傳統(tǒng)分析只是給出決策推薦，并要求當(dāng)事人給出同意或拒絕的響應(yīng)。傳統(tǒng)分析的結(jié)果需要人工觀察，并且在分析驅(qū)動行為之前給出最終決策。
• 基石 4 ：運(yùn)營型分析是在決策時刻完成的 ，在很多情況下就是實(shí)時完成的，而不是批量完成的。在某些情況下，分析作用于輸入的數(shù)據(jù)流，而不是數(shù)據(jù)存放的倉庫。運(yùn)營型分析沒有閑暇等待下一批量窗口，其必須第一時間作出決策并執(zhí)行動作。
  運(yùn)營型分析的基石

運(yùn)營型分析是嵌入式的、自動的制定決策過程，它規(guī)定并導(dǎo)致在決策時刻執(zhí)行的行為。一旦運(yùn)營型分析過程獲得批準(zhǔn)并啟用，這一過程會自動作出成千上萬條決策。
從分析中獲得新觀點(diǎn)有些匪夷所思。既然各種各樣的觀點(diǎn)可以從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出來，那么把這些觀點(diǎn)從運(yùn)營角度實(shí)現(xiàn)顯然是一項巨大的挑戰(zhàn)。確定如何提取一項新觀點(diǎn)并開發(fā)出得到此觀點(diǎn)，同時實(shí)時給出決策的有一定規(guī)模的流程是非常困難的。人的因素對于運(yùn)營型分析的實(shí)現(xiàn)非常關(guān)鍵。運(yùn)營型分析過程的設(shè)計、構(gòu)建、配置和檢測都需要人來完成。計算機(jī)并不能自行進(jìn)行決策制定。

有一個要點(diǎn)需要再次陳述，運(yùn)營型分析是分析過程的新一級演化。如果企業(yè)還未掌握傳統(tǒng)的批量分析過程，不能直接進(jìn)行運(yùn)營型分析。第6章會談到，在啟用運(yùn)營型分析流程之前，需要仔細(xì)對其進(jìn)行廣泛的測試，因為自動的錯誤決策會帶來不小的損失，如果要做出成千上萬的決策，確保決策制定的高水平顯得尤為重要。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《数据分析变革：大数据时代精准决策之道》一第1章 了解运营型分析1.1 定义运营型分析...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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