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驾驭大数据 第四部分 整合：分析文化
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第10章促进分析创新
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什么是创新？根据MerriamWebster的观点，创新是：
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1．“引入新事物”；
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2．“新想法、方法或设备”。〔1〕
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对创新的正式定义使我感到失望，因为它没有描述创新在商业领域以及在现实世界中能做些什么。如果没有创新，我们现在仍将生活在石器时代，因为只有创新才可以引发变革和进步。不幸的是，在今天的商业环境下，人们并不总能够给予创新足够的重视。
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在商业领域，简单地跟随竞争对手的步伐很少能够获得成功。创新是通向成功的一把钥匙。如果一个企业坐视其竞争对手开始使用大数据，那将会出现严重的问题。当一个不打算使用大数据的企业，因为竞争对手在这方面十分努力并花费了大量成本而沾沾自喜时，问题尤为严重。也许当企业听说竞争对手已经能够处理大数据时，它们才会有足够的动力去做同样的事情。这是在玩简单的追赶游戏。行业领导者的努力都花费在获得竞争优势上，而行业追随者的努力都花费在追赶领导者上。这不是获得胜利的准则。
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本章我们将回顾创新背后的一些基本原则。然后，我们将通过分析创新中心的概念，把创新应用在大数据和分析中。本章的目的是为读者提供一些实际的想法，主要关于如何在企业中更好地从事分析创新工作和驾驭大数据。
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10.1 商业需要更多创新
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从2008年至2011年，经济开始恶化，许多公司处在“生存模式”的状态。不直接关系到本月、本季度、本年度生存的任何事情都被摆到了不重要的位置。而实际情况是，即便是在发展较好的时候，也很少有企业会给予创新足够的重视。具有讽刺意味的是，超越竞争对手的最佳时机之一恰恰是在光景不好的时候。当竞争对手在勉强支撑时，别的公司可以在创新方面进行投资并超越其竞争对手。在光景不好的时候，现状无法让任何人感到满足。有时这会成为企业最终尝试新想法的动力。坐等老办法继续获得成功已经变得不可能，必须要尝试一些新东西，所以为什么不能有创意一点呢？
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如果没有源源不断的新想法、新产品、新服务，公司将缺乏长期的竞争能力。这个观点被证明是正确的，在全球一体化、快速发展的今天尤为正确。创新是生存的钥匙，分析和数据领域的创新尤其值得关注。企业应该如何使用分析来识别可用的模式，以及这些分析如何发挥作用？分析永远是企业获得竞争优势的重要工具。第一个驾驭大数据，并能够最好地驾驭大数据，对大数据进行了全新的、具有较高影响力的分析研究的那些企业将在竞争中获得真正的领导地位。
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开发消费产品的公司都有产品实验室，目的是为市场提供新的创新产品。拥有主要进行数据创新和分析的实验室也很重要。因为大数据还是一个新兴的概念，所以绝大多数公司在大数据分析领域几乎没有任何积累。但是从分析的角度来看，就像我们在第1章中提到的那样，与在时间推移过程中形成的其他可怕数据源相比，大数据与其并没有太大差别。现在，企业应该开始学习如何驾驭大数据。
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从事分析创新需要付出努力
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你在企业中如何进行分析创新？这需要团结一致的、全身心的努力。分析创新中的投入与产品和服务创新中的投入应该获得相同的重视程度。分析应当视为商业的支柱，而不是可选的附属品。
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可以访问的、新的、庞大的数据源变得越来越多，没有人能够追赶上这些数据源的增加速度。也许只有少数工作在特定行业的分析专家才能够或多或少地了解这些新数据源。实际上，还有一些新的数据源已经蓄势待发，只是还没有开始被收集。问题是，大数据的许多特性都太新了，还无法被充分地理解和驾驭。但很快就会有人弄清楚它们了。随之而来的问题是，哪些企业将成为行业领导者，哪些企业将成为追随者？更重要的是，你的公司将做出何种选择？
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10.2 传统的方法阻碍了创新
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今天的企业，特别是比较大的企业，往往都有内在的官僚主义文化。官僚主义的大部分内容是长期形成的关于企业如何做事、如何不做事的方针和政策。如果想做一些新的尝试，过程往往很耗时、很痛苦。创新性地使用数据和分析时尤其如此，因为许多人还不习惯使用分析。所有的这一切都阻碍了创新。
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如果企业想要调查一个新想法是否可行，这个过程通常会拖得很久。充分地论证项目需要花费很多时间，进一步实现该想法需要花费更多的时间。这是一个漫长的、不愿意承担风险的、极其常规的过程。这样的过程会涉及很多文件。如果一个人想着手研究大数据源，他需要提供以下材料：商业案例、项目计划、财务预测、人员配备计划、分析计划、应急计划、风险评估。也许还需要提供其他材料！
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不过，如果你想做一些创新的事情，你应该不会了解得太多，因此不能很自信地给出通常要求的所有文件和数字。如果一种可以推动新分析的不同的数据使用方式能够被充分地理解，那么这个想法就不可能是创新的。如果不在标准化的过程之外另外建立一种机制，那么想使分析创新的项目获得批准将会非常困难。
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最主要的障碍是，没法说服所有人你的想法是没有风险的。但毫无疑问，你的想法确实是有风险的。这才是重点！分析创新项目不可能没有风险。按照传统的、标准化的批准流程，新想法可能都会被否决。随着时间的推移，提出超前想法但总是被否决的员工要么离开公司，要么不再尝试新想法。如果企业不能在标准化的、无风险的审批流程之外提供另一种审批流程，那么它将难以在分析领域进行创新。
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创新需要冒险
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使用大数据进行新的分析创新不可能没有风险。想让人们接受一种无法理解的新想法是一个很大的挑战。大数据源将无法被理解，在开始时不可能彻底地搞明白大数据的使用方式。但是，这并不意味着不值得冒险去搞明白它。
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想象一下，在公司中，分析项目组在会议上向公司主管提出了一个新想法。他们讨论了一种以前从来没有被收集过的、新的大数据源，并表示希望开始收集数据。分析项目组不确定大数据里面有什么，他们甚至不确定公司该如何使用这些大数据，但是他们有很多想法可以去尝试。他们坚信，只要他们获得了数据，分析并理解了其中的有用信息，他们就能获得许多有价值的信息。经过一番努力，从哪里得到有价值的信息将会变得清晰。项目组需要用努力和计划来使公司主管同意对这些数据分析的投入。有没有别的办法能使这个过程更容易一些？当然有，下面我们来看几个例子。
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