感知型企业

奥利弗·拉茨伯格

在美国奥兰多迪斯尼乐园，每一位游园者都会佩戴一个“魔力腕带”，这个“魔力腕带”里面装有传感器，这样人们能够使用腕带在园内直接消费，订酒店、餐飲消费以及购物，腕带还能提供各种优惠。在园区内游玩的孩子以及父母，都可以实时体验到各种服务，这些游园客人的体验借此得以优化。

实际上，这样的体验得益于园区的基础设施，消费者行为所产生的大量不同数据，能够和基础设施互动，进而结合在一起。“魔力腕带”带来的实际效果是能够提升进园人数、减少各个游乐项目的等待时间。一项数据显示，可以提升4倍进园数量，同时节省80%的等待时间。

这恰恰是“感知型企业”（SentientEnterprise）的一个典型应用。感知型企业指的是具有对环境的自我感知力，能够进行自动化分析，并自主形成商业决策能力的企业。从数据源头到决策的生命周期来看，数据驱动转型是从内外部获取相关的多元数据和信息，再将数据汇集到灵活的数据分析架构体系中，根据各业务场景，通过适当的分析技术获得洞察力，并将洞察结果应用到决策或精确行动的流程中，以期更加契合业务发展需求，激发企业更大潜能。

构建数据驱动转型新框架

实际上，感知型企业是一个演进的过程，是反映企业能力成熟度的一个模型。在数据转型中，企业能够意识到成熟的分析能力是保持持续核心竞争力的关键。感知型企业的概念将帮助企业实现能力的突破，使分析能力的成熟度与敏捷性之间保持平衡并相互结合，成为数据驱动转型的新框架。

感知型企业具有5个基本特征：前瞻性，能够感知预示着下一次危机或下一个机遇的微观趋势;无缝协同的，可以作为一个有机体，既像人类又像机器，不会受到任何由于孤岛效应导致的阻碍或瓶颈;自主决策的，无需太多人为干预即可自主聆听数据并实时做出决策：可扩展的（scalable），可以借助无限数据进行决策的能力扩展到任何规模的公司;不断演进的（evolving），可以通过本土化和新兴的智能不断演进。

感知型企业的演进发展分为五个阶段：

1）敏捷数据平台

使用敏捷方法和系统来处理数据和分析，并在此过程中谨慎地进行权衡。数据架构必须能够作为一个数据分解框架，一个能够处理多种形态数据（原始数据、松耦合或紧耦合数据等）的分类工具。

2）行为数据平台

这意味着从交易数据到行为数据的转变，这同样扩展到工业环境中对机器和传感器数据进行处理的场合。从工业环境、车队物流到个人驾驶或购物习惯，行为数据是高价值商业洞察力的源泉。它揭示出不同的行为模式和场景特征，帮助我们深化运营分析方法，以使我们可以预测和防止从人类购买习惯到机器运行性能等各个领域的不利情况。

3）协同思维平台

协同思维平台的核心是将“领英式分析”与“分析之上的分析”团队相结合。这个让人们可以自由地协作处理数据并通过核心分析师来做检视和协调的过程建立了一个有效的体系，使数据的价值和上下文变得自然清晰，从而让所有人摆脱了以IT部门为主导的、费时费力的文档化管理的困境。

4）分析应用平台

创建一个自主服务的、按需的“分析应用平台”环境的重要所在，让用户能够按照自己的预见性思路进行深入分析，并将洞察转化为行动。“我非常清楚首席数据官的职责是让数据使用大众化，并给业务人员尽可能多的发挥空间。但是，当我们提供一个个工具给他们之后，我们看到这使他们能够产生更多的智慧和独立创新能力。”通用汽车公司首席数据官查尔斯·托马斯表示。

5）自主决策平台

感知型企业通过在组织内无缝集成各种分析流程和架构（即各种系统），来实现超强感知力和自主决策能力。过去，组织中的员工往往需要将90%的时间花在数据整理上，而只有10%的时间用来做决策，而未来该平台将无需太多人为干预即可自主聆听数据，并实时做出业务决策。

实施感知型企业

采用分层数据架构

数据架构必须能够作为一个数据分解框架，一个能够处理多种形态数据（原始数据、松耦合或紧耦合数据等）的分类工具。从原始的、原子化的数据开始，数据架构必须在不同的复杂度的多层次上呈现信息，并划分不同的信息通道和相应的使用角色，让不同类型的用户叠加到同一份数据上，让不同的用户在他们所熟悉的场景下使用数据。

坚持正确的实施指引

1.问正确的问题（良好的敏捷性审计将按优先项列出需要解决的问题和任务）

2.敏捷与战略规划并不矛盾

3.采纳创业公司的思维方式，而不是大而全

4.选择正确的内部合作伙伴来展现价值

5.拥抱敏捷项目管理战略

6.拥抱高并发，确保高可用

7.无缝和可重复的治理设计

8.最优化人力资源、快速行动、快速试错、快速扩展

9.建立文化