McKinsey在大数据重新审议报告中找到努力工作

2011年，麦肯锡全球研究所发布了一个关于大数据的标志性报告，以捕捉到IT主题不寻常的方式捕捉到C级高管的注意力。

该公司的研究机构去年重新审议了该报告，发表了分析年龄：2016年12月在数据驱动的世界中竞争。

该报告发现，虽然少数 - 主要是数字本土 - 公司正在前进数据和分析，大多数都是捕获，最多占据了30％的价值。次优组织设计在于该失败的核心，麦肯锡断言如何进行数据驱动的数字转换是如何做的。

其中一份报告的作者迈克尔·瑞尼说：“技术不是一夜之间发生的地方。我们想做的是评估过去五年的距离。“

他说：在该公司研究中调查的大多数公司来说，大数据分析的关系失败，他说：“很多时候有成功，并且真正有用，有价值的，有价值的洞察力[在分析程序中]，但问题是如何将这些洞察力转化为组织如何运行的变化，以便它在底线上发起来。

“这是艰苦的工作，这一点，但有一个平行与精益管理。之前已经完成了这种变化规模。

“即使是数字本地人也试图进入下一级别。[更建立]现任者全部是如何使用数据更具竞争力的旅程的各个阶段。有些人在数字人才中投入更多。

“转型标记是当公司从改变他们销售的内容时 - 例如，从维护服务到正常运行时间保证;或者在医疗保健中，从医疗程序转变为保持人口健康。“

该报告发现公司仅捕获数据和分析的少量潜在价值。2011年报告估计了五个域名的潜力：基于位置的数据，美国零售，制造，欧盟公共部门和美国医疗保健。该研究所在基于位置的服务和零售中找到了数字本机竞争对手的进展。相比之下，制造业，公共部门和医疗保健已经捕获了五年前强调公司突出的价值的不到30％。

从2011年相比，来自2011年的焦点是人工智能，特别是那种是机器学习的AI类型，在那里计算机有能力在不被编程的情况下学习。“对这些技术有很多兴奋，”楚氏说道。

该报告的作者提出了最近在机器学习扫描中的进展，用于解决各种问题，以及深入的学习，通过哪种机器模拟人类所学习的方式，即使进一步推动边界。“由机器学习启用的系统可以提供客户服务，管理物流，分析医疗记录甚至写新闻故事，”他们说。

但报告似乎强调了在做出可能被称为“硬数字”的公司中缺乏进展，涉及复杂的数据集成或供应链的数字化 - 与零售商提供给智能手机用户的基于位置的服务。

例如，该报告，例如，制造业的高级管理人员对数据分析计划的影响持怀疑态度，以及他们的公司通过遗产IT系统中的SIMED数据而感到困扰。估计只有10％至20％的价值麦肯锡，2011年，可以从较低产品开发和制造业的运营成本中衍生自数据分析的数据分析，五年来。

“有很多艰苦的工作要做，”汇说。“我们发现那些最远的人是那些有数字本地竞争对手推动他们的人。”他说，更具挑战性的是机器预测维护等领域，例如石油和天然气在其他工业领域。

“当整个维修组织是在进行修复事物的英雄的基础上支付的时候会发生什么？”他说。“你如何改变这一点，以便在没有休息的时候他们仍然是英雄？”

翠基是位于旧金山，硅谷是大数据技术的中心地带。该报告的影响是什么？“对话是在捕获更多来自数据的价值，”他说。“现在有一种有意义的数据争吵[将数据变为分析形状]。主要是我们这次是我们来的，我们已经到了多远，以及障碍是什么。[数据分析和数据科学]需求分析仍然是杰明。“

该报告发现吸引和保留了合适的人才 - 不仅是数据科学家，而且还吸引了与行业和功能专业知识的数据娴熟的“业务翻译人员” - 成为持久的问题。