从划痕构建分析基础设施的提示 - 快速
从薄空气中创建分析架构可能看起来像是一个艰巨的任务，但它可以帮助制造更竞争的企业。
拉斯维加斯——2007年，主要在阿拉巴马州、密西西比州和乔治亚州运营的保险公司阿尔法保险(Alfa Insurance)还没有建立数据分析基础设施。一年后，它部署了一个操作数据仓库。到2010年，它开始在仓库上运行分析软件，并根据数据分析应用程序的结果做出承保决策。
如果你做对，它允许你与大男孩竞争，它不超越你的范围。
迈克罗尔，
商业发展副总裁，ALFA保险
在2014年的2014年TDWI BI行政首脑会议上，Alfa商业发展副总裁Mike Rowell表示，他最初感到失去了实施数据分析基础架构从划伤并到达组织可以使用分析来推动决策的观点。但他补充说，他的经验证明它可以在相对较短的时间内获得复杂的分析能力和运行。
最终，文化挑战被证明比Alfa的技术人员更难以解决。Rowell说，蒙哥马利，ALA。公司不得不处理友好系统的常用问题，数据和数据质量问题。但最困难的部分是根据统一的信息集拥抱数据驱动的决策。他说，在保险公司17个业务单位的普遍看法是，“如果不是我的报告，我不相信它。”
罗威尔表示，要改变这种看法，很大程度上是要招到合适的人。他说，让公司更受数据驱动的想法来自高层管理人员，尤其是阿尔法的首席运营官。他说，让高管们支持一项分析计划非常有帮助。“如果你没有得到那种支持，那就尽你所能去争取。”
没有失败不是一个选择
接下来，你需要建立一个分析团队。对于Rowell来说，找到能够告诉他自己失败过多少次并解释自己从失败中学到了什么的人是很重要的。他说，分析项目不可避免地会遇到挑战，而且并不总是按计划进行，并补充说，一个从未经历过失败的人“将无法应对这一问题。”
最后，你必须展示分析服务的商业利益。在阿尔法，这真的是一种服务。罗威尔说，仅仅建立一个分析基础设施来帮助企业高管做出决策是不够的。“我们学到的一件事是，如果你建好了，他们就不会来了，”他说。“经理正忙着。他们没有时间摆弄数据，至少在我看来是这样。”
Rowell说证明价值为了让业务部门采用新的做事方式和新的业务战略，分析是必要的。例如，Alfa发现，从2010年到2013年，其整体损失率(理赔金额与收取的保费之间的差额)下降了9个百分点，因为分析能力使其能够将营销活动的重点放在更高价值的客户上。这个过程并不容易——阿尔法的财产保险客户流失了超过10%。但罗威尔表示，损失率的改善程度“非常巨大”。
从技术角度来看，组织需要在开始实施分析计划时是战略性的。Peter Mueller是Lonza Pharma＆Biotech的全球商业分析计划负责人，该计划是瑞士Lonza集团有限公司的一部分，在另一次会议上表示，分析努力应与从一开始就与特定业务目标保持一致。
分析基础设施需要清晰的思考
龙沙开始以一种更加统一的方式数据管理Mueller说，2011年2011年的分析陷入了尝试的陷入困境，以便尽快开始收集数据。但他补充说，如果没有清楚地了解你想要从分析系统获得的内容，你可能会最终得到未充分利用的技术。
Mueller表示，龙沙希望到2015年将商业分析项目整合到所有制药部门的运营中。他指出，部署策略的一个关键部分是试图“找到竖井的底部”，并揭示这些竖井中数据的原始计划用途。“在这个过程中，有人为收集这些数据建立了一个商业案例，”穆勒说。在他看来，分析程序越接近于满足数据创造者的需求，它就会越快被商业用户接受和采用。
从头划分实施数据仓库和分析架构的挑战似乎令人生畏，但成功的人的商机可能会很棒。Rowell说他的中型保险公司现在有数据分析系统这与在全国范围内运营的更大的保险公司相当。他认为分析基础设施使竞争环境变得公平。
“如果你做对，它允许你与大男孩竞争，它不超越你的范围，”Rowell说。
Ed Burns是SearchBusinessAnalyabo2008ytics的网站编辑器。给他发电子邮件[电子邮件受保护]在Twitter上关注他:@edburstt.。
