智能数据聚焦于分析如何改变行为

　　“要等到管理阶层确认想要改变、并清楚知道影响的行为是什么之后，我们才会去做分析或商业情报的工作，”一位金融服务公司的CIO说。“提高合乎法规的情况和改善财务报告，是很容易获得的成果。但是，这只意味着我们使用分析法去做我们已经做得比以前好的事情。”

　　真正的挑战是洞察，利用大数据和分析法，以改善解决问题和决策的方式，会掩盖组织里一个现实情况，那就是新的分析法往往需要新的行为。公司人员可能需要作更多分享和协力合作;各部门可能需要设置不同的或互补的业务流程;经理人和高级主管可能需要确保，现有的激励措施不会破坏分析带来的成长机会和效率。

　　例如，一家医疗用品供货商整合有关“能带来多利润的客户”和“赚钱产品”的分析，必须对业务人员与技术支持团队进行完整的再教育，两者都是为了“打扰”并“教育”客户有关附加价值较高的产品。这家公司了解，这些分析法不应该只是被用来支持现有的销售和服务实务，而应该被视为一种契机，可推动新型的促进式(facilitative)和顾问式(consultative)销售及支持组织。

　　讽刺的是，大数据和分析法的质量，不如分析的目的来得重要。有趣的紧张态势和争论，始终围绕着组织是否会因使用分析法而获得大报酬，以使既有的流程行为(process behavior)更完善，或者改变公司人员的行为。但大致的共识是，有成效的对话聚焦于分析如何改变行为，而非解决问题。

　　“我们组织内的大多数人，历史课的表现优于数学课，”一位消费性产品分析主管告诉我。“要让公司人员了解新信息和指标可能会如何改变他们的做事方式，是比较容易的，要让他们了解根本的算法则比较困难……我们好不容易才学到，‘’(over-the-wall)数据和分析法，不是让我们的内部客户从工作中获得价值的好办法。”
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