预测分析的商业案例比您想象的要简单

我们对预测分析的基准研究表明，缺乏资源（包括预算和技能）是有效部署和使用预测分析的首要业务障碍；意识——即了解如何将预测分析应用于业务问题——排在第二位。为了保护资源和解决意识问题，需要创建业务案例并在适当的时候在整个组织内清晰地传达。商业案例展示了启动项目或任务的理由。 我们对预测分析的基准研究表明，缺乏资源（包括预算和技能）是有效部署和使用预测分析的首要业务障碍；意识——即了解如何将预测分析应用于业务问题——排在第二位。为了保护资源和解决意识问题，需要创建业务案例并在适当的时候在整个组织内清晰地传达。商业案例展示了启动项目或任务的理由。一个引人注目的商业案例传达了拟议项目的性质及其部署的量化和不可量化的论点。 创建预测分析业务案例的第一步是了解受众并与将参与领导项目的专家进行沟通。

预测分析本质上可以

是变革性的，因此受众可能很广泛，包括组织内的许多学科。了解谁应该参与业务案例创建，可能包括业务用户、分析用户和 IT 的列表。最主要负责设计和部署预测分析的人员是数据科学家商业智能和数据仓库团队般 IT 人员 (16%) 和业务线分析师 (13 %), 所以一定要让这些群体参与进来。了解每个 数据库 选区的具体价值和挑战，以便业务案例能够代表这些主要利益相关者的利益。我讨论了这些群体将看到预测分析最具附加值的业务方面 这里 和 这里。 为了使预测分析部署的业务案例具有说服力，高管们还必须了解部署将如何具体影响他们的责任领域 以及投资回报率是多少。对于这些利益相关者，争论应该是多方面的。在高层次上，业务案例应该解释为什么预测分析很重要，以及它如何适应和增强组织的整体业务计划。行业基准研究和相关案例研究可用于描绘预测分析可以为市场营销些什么，这些是预测分析使用最多的功能。

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善 大数据提高公司内部领导力的 3 种方式 IT 不是分析。这就是为什么。 罗姆尼援引分析法斥责特朗普 2016 年达沃斯世界经济论坛：CEO 博主 100 强 悼念：罗宾•弗雷•凯里 业务案例应展示预测分析如何与公司中的其他相关创新和分析计划相关联。例如，公司一直在大数据、云计算和可视化计划上投 文本服务 入资金，在这些方面软件回报可能更难以量化。我们对云中大数据分析 和 数据分析的研究 表明，这些计划的最大好处是交流和知识共享。幸运的是，预测分析的商业案例可以引用我们研究确定的有形商业利益，其中最常见的是实现竞争优势 (57%)、创造新的收入机会 (50%) 和提高盈利能力如果注意到预测分析在用于利用其他当前技术投资时可以产生附加值，则可以使业务案例变得更加强大。