GMTIC | Eric Thain—為什麼企業管理者仍在懷疑資料的重要性？

 本文作者Eric THAIN作為香港快運航空公司品牌總經理，擁有多年的資料分析及人工智慧投入品牌營銷的管理經驗，幫助企業完成資料驅動及轉型。

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資料對於企業的重要性是毋庸置疑的，研究顯示，資料分析在當今CEO五大必備“技能”中名列第一，不過這並沒有提升企業管理者對資料驅動決策的信任。有近七成的執行長表示，決策只是在某種程度上或極少數情況下由資料驅動的。

在資料浪潮席捲之前，一個優秀的企業管理者的成功絕大多數情況下是依靠經驗和人脈。他們會滿足於當下的決策，且不會以資料分析等方式來處理眼前的問題。但現在情況不同了，沒有資料的支援，想要跟緊市場的變化將會越發艱難。

一家公司可能擁有大量長期存在於筒倉的遺留資料，IT人員每天都在努力處理動態基礎設施和應用程式中生成的大量資料並從中獲得有價值的資訊。這些筒倉資料的準確性較低，重複率高，這使得工作變得更加困難。但我們依然有很多機會從使用者身上提取我們需要的資料，這些資料主要來自非結構化的來源，例如社交媒體平臺上的資訊。

儘管在資料的投入方面比較猶豫，但技術變革的快速步伐和競爭格局的變化意味著企業必須迅速擴大產能，整合資料，以利用其所能提供的各種可能性。

大資料在不斷改變商業方式，因此，管理者需要幫助企業成為一個由資料驅動的組織。企業管理人員需要具備優秀的分析洞察力，並充分利用資料驅動的戰略利益。

包括預測模組在內的先進分析能力能夠幫助我們將資料集合並聯系起來，因此，企業需要認真鑽研資料的用途及方法。在檢查、清理、轉換和建模資料的過程中，有成千上萬的大資料可用於資料分析，目的是發現有用的資訊、提出結論和支援決策。

特定的案例解決方案為使用者提供了一個更清晰的介面，這可以隱藏複雜的結構從而優化使用者體驗。當業務需求變得更加複雜時，特定案例解決方案變得更加侷限，此時，需要進一步開發，賦予它高度的組織性，這是伴隨著高階分析能力的成熟而發生的“進化”過程。更進一步來講，這就需要人工智慧亦或是機器學習發揮作用。

機器學習在大資料領域有著很快的發展，許多人工智慧企業都在提供解決方案，這些方案直接影響著品牌的收益。它可以通過處理內外部、多點和非結構化的資料來幫助企業挖掘資料的潛力，包括銷售、運營、營銷、社交媒體、電子商務等。

機器學習的真正價值在於它能夠建立預測模型，可以幫助企業構建適合自己的運營管理方式。雖然人工智慧與機器學習是在近幾年才逐漸得到普及，但它本身並不是一項新的技術，它更多的出現在依託資料建立核心內容的企業或品牌。 

企業也在變得愈發複雜，每一個決策都必須保證足夠的時效性，這需要資料驅動，而不只是依靠預測。規定性分析可以看做是大資料的未來，它建議企業管理人員更多的使用流程自動化來達到預期的結果，提高操作的準確性、效率和推動組織戰略調整。

在存在變數、選項、規定和大量資料集中的場景中，規定性分析會發揮它最大的作用，這在航空業較為普遍。航空公司根據其線上客戶的供求情況自動調整價格和促銷，無需人為干預。除此之外，在包括醫療等其他行業，規定性分析的效果同樣令人滿意。

規定性分析幫助公司尋找未來的機會規避更多風險，隨著資料的更新，預測或者規劃也在同步。規定性分析通過不斷吸收和處理新的資料，提高了預測的準確性，並提供了更好的決策建議。這為企業管理人員提供了利用概率分佈降低決策風險的能力。

顯然，資料在商業未來的發展中扮演了至關重要的角色，然而正如我們之前說到的，在更廣泛的落地普及之前，還有很長的路需要走。隨著企業建立的資料集逐漸增多，企業管理人員有更多的機會提出好的建議，利用其業務和使用者分析的能力，確保先進的分析措施與整體業務戰略緊密結合，穩固競爭差異化。

2018屆GMTIC全球營銷技術創新峰會聚焦新時代營銷發展下的MarTech發展 、人工智慧、大資料，企業數字化轉型及新零售的發展與落地等行業熱點話題，邀請來自國內外頂級的演講嘉賓分享來自不同行業和領域的數字營銷新見解。Eric THAIN作為本屆GMTIC的演講嘉賓，將為我們帶來主題為“AI助力品牌智慧化營銷”的主旨演講，幫助各企業、品牌瞭解學習AI技術驅動下新的營銷模式該如何建立，並形成企業獨有的智慧營銷模式。