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Gartner:领导者为获得竞争优势而优先考虑的人员、机器、数据和分析(英文版)(17页).pdf

上传人: 云闲 编号:39892 2021-06-10 17页 2.07MB

1、“如果我们有这样的数据,我们就能做出更好的决定。”如果你最近听说过,你并不孤单。2021年,缺失的数据可能与疫苗有关。2020年,它与COVID-19及其作用有关。但这种破坏性的大流行状况确实让高管们多年来一直在苦苦挣扎的问题得到了极大的缓解:太多的业务决策基本上是假设现状,不能恰当地反映现实尤其是在不确定性和变革成为常态的情况下。对大多数人来说,决策的复杂性已经增加,但上游和下游的考虑仍然没有得到很好的解决。决策没有考虑到足够的相关变量,没有充分考虑未来的影响,也没有按照组织捕捉机遇和降低风险的节奏进行。今天的决策必须是相互联系的、前后关联的和连续的不是通过决策理论的一些学术练习,而是通过在

2、人和机器之间建立一种真正的共生关系来产生最佳的行动。这不是科幻小说。进步的组织已经在用数据、分析和人工智能的力量来补充人类最好的决策能力创造机会从根本上改变他们的工作。这些由数据驱动的组织所做的决策的质量使他们具有了竞争优势,尤其是在数字计划方面。不要等着做同样的事。传统上,决策是纵向一致的,战略驱动战术-推动运作。作战反馈将验证战术,战术反馈将验证战略。每种类型的决策都有自己的过程、自己的利益相关者集和自己的动态。现在,这些决策正在趋同决策往往只持续到下一次中断。没有一个决定是独立的。一个参与者的决策会影响企业和生态系统中的其他参与者,反之亦然。决策变得更加紧密,在所有层面上-不仅是层次(战略>战术>作战),而且在网络意义上。跨组织边界共享数据和见解至关重要。客户、员工和其他利益相关者希望得到认可。决策特别是在数字化的运作过程中变得过于个性化。决策备选方案需要以上下文敏感的方式进行评估,超出单个事件或事务的范围。应将内部和外部数据源结合起来,以获得更完整、更丰富的态势感知,从而实现更准确的决策。

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本文主要讨论了决策的未来,强调了决策需要更加互联、情境化和持续化。文章指出,由于决策的复杂性增加,传统的决策方式已经无法满足现代企业的需求。因此,企业需要利用数据和分析的力量,结合人工智能,以实现更优的决策。文章还提到了决策的五个阶段:捕获(观察)、解释(调查)、行动(执行)、解决(情境化)和模型(设计),并强调了好的决策需要考虑利益相关者、情境相关性和及时性。此外,文章还提到了数据和分析领导者需要采取的关键行动,包括确定需要重新设计的决策、建立业务案例、了解利益相关者的决策方式、评估能力和不足、考虑高级分析和人工智能的增强程度、了解数据织物的角色以及建立决策技能、习惯和能力。
人与机器如何协作? 数据如何成为决策的竞争优势? 决策如何变得更具连接性、情境性和连续性?
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