Gartner：未来决策：领导者如何优先排序人、机器、数据及分析以获得竞争优势

领导者如何优先排序人、机器、数据及分析以获得竞争优势©2021Gartner及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。CM_GTS_1229587“如果我们有这样的数据，那么我们在这方面的决策会更好。”如果你最近听到过这句话，那么你并不是一个人。2021年，这类缺失的数据可能与疫苗有关。2020年，它则与新冠疫情及其影响有关。但是，疫情的颠覆性影响实际上使高级管理人员多年来一直不得其解的问题变得更加尖锐。因为太多的商策在很大程度上是基于假设的现状做出的，而没有正确反映对大多数人来说，决策的复杂性已经增加，但上下游需要考虑的因素仍然没有得到妥善解决。决策没有考虑当下的决策必须具有关联性、情境性和持续性。也就是说，通过一些决策理这并不是天方夜谭。开明的企业机构已经开始使用数据和分析以及人工智能与人类的最佳决策能力互相方式--以创造机会从根本上进行改变他们所做的事情。数据驱动型企业的决策质量使他们具有竞争优AndrewWhite所做决策比2年前更加复杂（更多利益相关方、更多选择）人们对能够解释或证明决策正确性有更高的所做决策比2年前更加复杂（更多利益相关方、更多选择）人们对能够解释或证明决策正确性有更高的期望一直以来，决策都是垂直领域对齐的，战略驱动战术，战术驱动运营。而运营反馈会验证战术，战术反馈再验证战略。每有自己的流程、利益相关方和动态。但是现在，这些决策正在融合，1122战术和战略的融合战术和运营的融合11443232运营3344战略和运营的融合战术、运营和战略的融合关联性关联性任何决策都不是独立的。一个行动者的决策），跨企业分享数据和洞察至关重要。当下的决策必须考虑到利益相关方情景性情景性估，而不局限于个别事件或交易。当下的决策必须考虑到情景相关性持续性持续性决策正在成为一个更加持续的过程，需要企业当下的决策必须考虑到重要时机••为整个生态系统的多个利益相关方收集和优化成果，弥合相互竞争的目标并认识道德困境。•考虑各种数据观点。•判断决策相互影响的方式。•自动化和组装式决策有可能更具一致性和可重复性。关联性情景性重新设计决策能够带来的商业利益•通过容纳更多的数据和更高级的建模能力，决策更接近于复杂的现实情况。重新设计决策能够带来的商业利益••使决策可审计和可解释。•建立明确的问责制。•特别是在运营层面，决策需要具有个性，考虑到案例或人员的具体情况。持续性•重新设计的决策能抓住更大的机会窗口，反应更迅•自动化决策可以通过扩大管理控制范围来增加决策的数•重新设计的决策可以保留未来的决策权，因为它们可以在多种可能发生的未来场景中发挥作用。•从战略到运营的组合式决策可以随着场景的变化而做出反应。Gartner决策智能模型每个决策都可以分为五个阶段，而明智的决策拥有相Gartner决策智能模型每个决策都可以分为五个阶段，而明智的决策拥有相人类/机器\成果/\成果/复杂的决策越来越多地影响到各种利益相关方，因此必须纳入他们的意见，并为所有受影响的利益相关方达成积极的结果。决策不应该为单一实体（通常是自己的企业）进行优化。让决策成为一个合作的过程。人类所擅长的决策要素——如情景、道德——是复杂的，但可能不是理性的。机器擅长于大规模、逻辑性复杂问题的解决。将更多具有确定性质的决策自动化。结合高级分析方法和人类洞察，做出更复杂的决策。基于各种数据，建立多种场景模型。确保最终的决策可适应未来——因为它们可以在多种可能发生的未来场景中发挥作用。保留决策权，多步骤决策。进行适应性决策。使用决策模型和场景规划。反馈&异常处理决策组成需要更多对场景敏感的、灵活的决策组件，反馈&异常处理决策组成进行有目的的决策，而不要拘泥于预先设定的静态决策。15423到2023年，拥有共享本体、语义、治理和管理流程以实现企业间数据共享的企业机构，其表现将优于没有这样做的企业。到2023年，30%的企业机构将利用其分析群体其表现将优于那些仅仅依靠集中式分析或自助服务的竞希望加速实现其数字业务愿望的业务领导者需要考虑他们（及其企业）做出决策的方式。如果企业机构能够利用更具关联应用领导者需要采取以数据为中心的方法来实施组装式业务和组装式应用。应用领CIO需要为新型的业务解决方案交付方式制定战略，并在CDO和CIO团队之间进一步合作。CIO与应用领导者需要采取以数据为中心的方法来实施组装式业务和组装式应用。应用领CDO/D&A领导者需要为CDO/D&A领导者需要为D&A的下一次演变做好准备。第一次演变将D&A从服务中心提升为企业能力，并认识到D&A是数字业务和创新的核心，从而产生了CDO角色。下一次演变重新定义了我们管理和利用数据的方法，并重新定义了D&A作为决策一部分的基本目的——更广泛地说，重新定义了企业运营的方式。D&A的领导者需要在内部将这一重大转变消化，并与业务领导者合作，以实现全新的决策形式。企业架构师与D&A、应用、风险和安全以及I&O的领导者合作，重新思考纳入新概念的参考架构，如数据编织、决策模型和组装式决策组件。据、进行决策。CC确定需要重新设计决策的对决策、分析和数据进行优先排序。考虑高级分析和人工智能所需的增强程度。了解数据编织的作用。确定所需的新技能、思考重新设计的决策如何推动企业发展。例如，推动数字化转型或提思考重新设计的决策如何推动企业发展。例如，推动数字化转型或提阐明贵企业2025年或以后的决策模式。判断企业的决策现状，建立出发点识别哪些决策过于复杂化、无法管理；哪些决策的数据丰富、但洞察很少；哪些决策有机会将多个孤立的决策结合起来。观察做出决策的会议，记录运营决策的规则，采访利益相关方，并要求他们介绍一些有关决策的例子。从中吸取经验教训，并将其分解为决策组件（见第6页的Gartner决策智能模型）。确定决策原则和决策习惯。评估每个决策组件，以及如何才能创建一个可重复使用的方法。在存在缺陷的地方，思考这些能力是否对决策至关重要。如果评估每个决策组件，以及如何才能创建一个可重复使用的方法。在存在缺陷的地方，思考这些能力是否对决策至关重要。如果重要，就培养这些技能或技术能力。了解哪些决策过程应该首先被重新设计，并创建一些有针对性的用例和商业案例。这种方法可以在扩大规模之前掌握重新设计决策的艺术。就战略而言，D&A领导者可以帮助其他业务领导者认识到创造和获取新型数据的机会，并将其与决策融合——将数据和分析作为能够创造价值的资产。就运营而言，D&A领导者在决分析分析–洞察是否为决策提供足够的情景？诊断性或预测性分析，或通过提高决策者的数数据数据•用流数据功能补充数据管理，实现持续决策增强决策增强决策支持和推理、情感、技能和风格（单独、委托、合作），由人做出的决定。优化或其他人工智能，由机器自进行风险管理，例如，护栏或异常情参与程度机器使用人工智能生成建议，并可提供诊断性分析供人类验证和探索。参与程度机器使用人工智能生成建议，并可提供诊断性分析供人类验证和探索。为了将数据从孤岛中解放出来，并将人类和机器的优点结合在一起，必所有的数据能够在多种情况下重复使用——为此，一个支持这种“永久集成”数据编织提供了这种灵活性。数据编织是由人不断地将分析结果应用于数据，以定义元数据关系，并找到关联性，从而它可以找到数据之间的关联性，而不仅仅是有目的的汇集数据，数据编织可以扫描数据的实际使用情况，寻找新的模式、新的元数据数据编织为D&A领导者提供了一个取代单独部署和维护数据管理技术和基础设施的机会，消除了大量的人工工作和人为错误，使人类有更多的时间对其擅长的决到2023年，数据编织中的人工智能够将数据质量和数据管理的持续运营成本降低65%到2023年，数据编织中的人工智能够将数据质量和数据管理的持续运营成本降低65%。到2024年，超过25%的数据管理供应商将结合产品和合作伙伴提供完整的数据编织支持框架，而现在还不到5%。数据并非是明智决策的唯一驱动力。D&A领导者还需要培养企业和分析人员的技能和能力，从而优化决策。需要重点关注优化人类和人工智能的作用。这些专家可以利用组合分析、蒙特卡洛拟、决策建模、系统建模、统计和优化建模等技术，主动设计出更好的决GG到2023年，数据素养将成为商业价值的重要驱动力。到2023年，超过33%的大型企业将获得分析师实践决策智能化（包括决策建模）。数据和分析不再是一门独立的学科；而是成为了数字战略和转型的催这就扩大了包括首席数据官在内的D&A领导者的任务范围，使其能够构思数•促进业务对话，讨论哪些数据有用，是否以及在哪里可以利用以前没有出现过的数据，以及哪些洞察可以实现更好的业务•让整个企业的更多利益相关方参与进来，确定哪些合作是关键的，而不是•判断哪些决策应由人类做出，哪些决策最适合机器做出。最终，决策将具备情景