当今企业充斥着大量数据和数据分析，组织越来越需要依靠分析法进行竞争。在一个许多公司都提供类似产品并使用类似技术的时代，业务流程成为最后剩下的差异点之一。而分析型企业擅长的，就是从业务流程中挤出最后的所有价值。

下面将介绍一些著名的、分析型企业的特点和做法，并且叙述了其他公司在量化分析赛场上竞争必须进行的一些重大变革。

研究发现表明，分析型企业有三大主要特性：

1广泛利用模型和最优化手段

任何公司都有关于其业务各方面的简单描述性统计数据，例如，每个员工的平均营收，或者订单的平均规模等。但是，分析型企业的视野远远超出了这些基本的统计数据。它们会利用预测性模型来确定利润最高的客户，会把公司内部产生的数据和从外部获得的数据集中起来，去优化自己的供应链，根据实际情况确定价格，它们还会针对自己的经营成本与公司业绩之间的关系建立复杂模型。

这些方法能让公司从中受益。美国前进保险公司利用可广泛获得的保险业务数据进行了大量试验。该公司对细分客户群进行界定，例如对某一类骑摩托者定义为：年龄在30岁或以上，受过高等教育，信用等级在某一水平以上，以前没有出过事故等等。对于每个客户群，该公司会进行回归分析，以便发现与该客户群所造成的损失最相关的因素。

基于分析之后，该公司再确定各个客户群的保险收费价格。合适的价格，使得公司能从整个客户群组合中获得利润，并且该公司还利用模拟软件，进行基于假设的财务结果测试。采用这种方法，前进保险公司不仅能向客户提供传统高风险的保险服务项目，而且还能从中赚得利润。而许多保险公司，则是不假思索地将高风险客户拒之门外，根本没有花功夫深入地研究有关数据。

2把分析法应用于整个企业

分析型企业懂得，企业内的大多数职能——甚至包括像营销这样的职能——都可以用先进的量化分析技术加以改进。

UPS公司就经历了从有针对性的分析法使用者向全面分析型企业演变的过程。宝洁公司甚至还建立了一个超级分析小组来对数据分析进行集中管理。宝洁的超级分析小组，由来自运营、供应链、销售、客户研究和市场营销等部门的100多名分析人员组成。虽然大多数分析人员仍然归属于各业务运营单元，但这个超级分析小组是集中管理的。

这种统一管理的结果是，宝洁公司可以把足够多的专业知识用于最紧迫的问题。例如，销售和营销分析人员可以向设计供应链的分析人员，提供市场现有发展机会的信息；而供应链分析人员也可以将他们在决策分析技术方面的专业知识进行分享，以用于新的领域，比如竞争情报。

3高管的倡导

在整个公司范围内采用分析法，会引起文化、流程、行为和技术方面的诸多变化。因此，像任何重大变革一样，推行分析法，需要来自笃信量化方法的高层管理者的支持。

最理想的情况是，主要倡导者是公司的CEO。领导这一变革的CEO既要重视分析法，还要熟悉分析法的运用。他们必须懂得各种分析方法背后的理论，才能同时认识到这些方法的局限性。

分析型企业不只是简单的数字处理工厂。它们在应用技术解决多方面的问题时，还具有强大的力量以及精湛的技巧。分析型企业集中精力寻找应该关注的重点，建立合适的文化以及聘用合适的员工，从而最充分地利用不断获得的数据。

1合适地关注重点

尽管分析型企业鼓励根据事实做出决策，但是它们也认为，必须要对那些需要消耗较多资源的活动进行选择。一般来说，它们会挑选几个为公司主要战略服务的职能部门或者项目计划。例如，哈拉斯娱乐公司把大量分析活动对准提高客户忠诚度、客户服务以及诸如价格和促销等相关领域。

2合适的组织文化

文化是一个软性的概念，而分析则是一门硬性的学科。尽管如此，分析型企业必须在整个公司内培养一种文化：让所有员工对数据资料的衡量、检验和评估做法予以尊重。公司要敦促员工根据可靠的事实来做决定；员工们也要知道他们的绩效是用同样的方法来进行衡量的。分析型企业内部的人力资源机构，要严格地把衡量标准应用于薪酬和奖励。

3合适的人才如何成为分析型企业？

分析型公司雇用分析型人员，像所有依靠人才进行竞争的公司一样，他们寻求最好的人才。

对于大多数行业的大多数公司来说，都需要借助分析法形成自己的战略。实际上，有进取心的分析型企业，都明显是各自所在领域的领先者。它们把自己的成功大部分归因于对数据的出色利用。而日趋激烈的全球竞争，更增强了掌握这种技能的必要性。不过，要想成为分析型企业，任何公司都必须准备好走一条漫长并且会艰难的路。

托马斯·达文波特|文

托马斯·达文波特（Thomas H. Davenport）是百森商学院（Babson College）信息技术学杰出教授，哈佛商学院的客座教授，国际数据分析研究所（International Institute of Analytics）的研究主任和创建人之一。