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【導入AI大數據平台效益】
「資料」(Data)是數位時代新能源,傳統依賴過去歷史資料分析,是落後觀點 (Backward Looking),無法依據即時資訊做更精準的前瞻式預測 (Forward Looking),將會被AI大數據分析技術所取代。
導入AI大數據平台,能輔助建立「數位決策大腦」,並能透過中文自然語言與數據溝通,快速上手,打造人人都是數據分析專家的企業環境。
導入AI大數據平台可優化決策,少走彎路少犯錯誤,能發展決策型組織,提升企業決策透明度和參與度,提高決策速度和品質,讓資源更有效配置,降低溝通成本、提升企業效率、增加應變彈性、提升企業營收與獲利。
依據2019年IDC的Data Readiness Index (DRI)統計,數據就緒成熟度與企業經營績效有高度關聯性,數據就緒領先的企業表現持續優於落後的企業。在以下八項關鍵績效指標中,包括淨推薦值、員工生產力、客戶獲取、新產品引進與創新、成本降低、營運效率、新收入、利潤率等,改善程度介於1.2倍到2.5倍,平均1.9倍;換言之,亞太地區數據就緒領先的企業表現優於落後者90%。
圖5. 商業成果擴大 (DRI領先 vs. DRI落後)
所謂「數據就緒指數」 (Data Readiness Index, 簡稱DRI) 是採多維度衡量,包括組織 (Organization)、人員技能 (Skills)、流程 (Process)、科技 (Technology) 和治理 (Governance)。DRI落後 (Lagging)的企業,是指業務決策是根據經驗,團隊從精選報告中審查數據驅動的見解,只限少數個人或專門團隊積極使用數據,業務數據留在標準控制的孤立系統中,存在數據安全、隱私和質量問題。DRI發展中 (Developing) 的企業,是指數據有時被應用於增加價值開發與交付,團隊具有從精選數據中提取基本見解的技能,利用激勵措施來鼓勵使用數據,有一些平台和工具來分析歷史數據並能管理不同面向的數據治理。DRI領先 (Leading) 的企業,是指數據被視為成功的關鍵差異化因素,團隊擁有端到端的數據分析技能,可以從原始數據中提取見解,建立流程以促進數據的日常使用,近乎即時地提供數據以協助大規模的使用者與數據互動,建立了一個完善框架來全面、持續地解決數據安全、隱私和質量問題。
圖6. 數據就緒指標:落後vs.發展中vs.領先
陳素敏顧問簡介
(歡迎有興趣的保險公司洽詢陳素敏顧聯絡)
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