预测未来的公司有何过人之处?

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如果知识就是力量,那么预测分析便应诺了关于未来的终极认知。 这样的认知来的并不容易,但是数字信息的日益密集化、公司之间更深层次的自动连接以及增强的存储和计算能力为企业家们创造了新的选项。历史上首次可预测的未来已经触手可及,这其中包括对潜在的未来行为和结果的各种可能性以及日益增长的认知。这也就难怪,根据埃森哲最近的一项调查表明,从2012年开始,高管们将预测分析放置在执行议程的首位。

各种机构正在经营新型关系,以更多地了解潜在的未来行为、结果及其发生概率,并采取相应的行动。我们发现,最具前瞻性的企业做以下三件事情:

(1) 面向外界:分析的主要焦点一直以来都是针对内部的,指向高频率、标准化、可重复的将偏差和干预联系起来的流程。通过分析,这些机构部署了更大的数据集,更廉价的云计算能力,以及更激进的算法来成功地规范以前不标准的流程,如销售和服务,使他们更具有可重复性、可预测性,并适合进行分析。

但是为了将分析应用到未来的情形,自我认知是不够的。最有可能影响未来的信息源于望向窗外,而不是面对镜子。庞大的计算能力也并不是关键的区别,因为对未来的预测较少依赖于额外的统计运算,而是更为依赖更加多样化的输入。举个生产那些利用传感器收集遥控测量信息的设备制造商的例子,这些信息涵盖机器的运作、部件的状态、机器性能、资源消耗等数据。在一个关键客户出现了紧急故障时该监控出现了异常状态。这样的故障可能会导致成本显著上升,并损害客户的品牌。制造商通知了客户导致设备离线的原因并予以修复,从而避免了数百万美元的生产损失以及品牌有可能受到的负面影响。继而,业务便像往常一样顺利开展,客户也非常感激设备制造商。

在这个例子中,对客户的关键信息来自于其外部。但是,尽管这样的信息交流已经在技术上是可行的,对信息提供方而言,他们还不能在财务上受益,而对客户而言,这些信息难以估值及纳入其管理体系。将信息交流转换成价值和收入涉及到改变信息关系的本质,以及管理层根据信息采取行动的能力。最有远见的公司正在开发新的商业模式来从这些类型的信息交流中创造价值。

(2)发展开放的多重的多边关系:利他主义或开放本身并不会导致对预测未来所需要的多样性数据的随时访问。预测未来的数据的可用性和准确性,需要包括与客户、供应商、贸易伙伴,以及几乎任何其他拥有潜在有益信息的人建立多重的多边关系。如今只是与合作伙伴一对一的信息共享已经远远不够。提高预测能力在于将自己定位于多个信息流的中心。

当前基于信息的服务,如彭博社(Bloomberg),包括信息提供商向多个客户通过细分服务销售单组信息。这种模式在预测未来中发挥作用,但工业网络和扩展的通讯能力改变了信息产品的本质。从过去的一个产品提供给许多客户,到目前的产品趋势是向一方提供来源于多个渠道的信息,并又重新排列并重新分配信息给多个客户。简言之,从多个到一个再到多个。

对这种类型信息的需求催生出产品和市场机遇,但在信息服务市场里的人们都想享用免费产品,因而信息产品难于货币化。然而我们预计,一个可行的市场将逐渐崭露头角,它将以商业条款形式逐渐发展以支持多重多边关系,通过给订阅用户提供独有的信息享用权限以产生价值。无论信息来源是商业经纪人还是现有的商业关系,多样的信息源都在为预测未来添砖加瓦。

(3)更新管理和领导实践:一个扩展的分析引擎由多个信息来源带动,但是如果它没有针对未来的预测采取行动就毫无用武之地。管理实践必须自我调整从而使这种能力显现出来。

针对过去的可靠信息采取行动已经举步维艰。在管理层被要求对未来进行预测而不是基于过去的业绩来预测未来时,难度又大为增加。有效利用预测分析包括掌握一套新的管理、运营和财务的技术以及理论。

管理上,企业需要修改管理实施办法,其中包括:增加实验和试点项目,以提高基于外部和不完整数据的风险承担能力;在决策和行动中集成测试和学习经验;增强因果关系、相关性、一致性之间的差异的认知;赋予那些能够避免不良影响和错失良机的行为以有形价值。

运营上,企业需要为多边、基于信息化的关系建立自己的信任和执行机制。这些机制意味着创造新的分析能力,确保访问第三方信息和功能的通道,不断更新来源,以及确定哪些数据需要保密以保持它们的价值。

财务上,企业需要新的模型来估值信息资产,而不再视它们为无形资产。财务安排必须作出调整,以处理定价和支付基于未来可能性的价值。最终的目标是将信息作为一种有形资产流,而不是停留在资产负债表上的无形资产。

“未来已经在这里,它只是分布不均。”威廉·吉布森的名言,虽然被过度使用或滥用,依旧是至理名言。预测未来毫无疑问是有价值的,正因为它分布不均,从而产生需求。在可用的海量信息里寻找到未来需要更卖力的愚公移山式的工作。它需要企业在管理、信息密集型关系、以及更广阔视野下的分析等各个方面进行投资。

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2014-10-30

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