许多数据科学项目中缺少的链接：决策智能

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许多数据科学项目中缺少的链接：决策智能

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-25

仅凭这些努力都无法取得成果
它们可以导致活动，期望和费用的累积，但是业务结果将不会神奇地发生。高达80％的数据科学项目失败了。想知道为什么？这些举措缺少一个关键要素：决策智能，决策智能是数据科学在业务问题中的应用，它是通过考虑利益相关者的行为来影响采用和决策而实现的。

决策智能通过涉及数据的两个学科来增强数据科学
社会科学和管理科学，只有结合了数据科学，社会科学和管理科学这三个学科的所有原理和技能，才能解锁业务决策，必须在组织环境中将数据洞察与社会行为进行情境化，以便做出决策，决策智能如何为您提供帮助？如此多的数据科学项目失败的原因是，IT并未应用所有这三个领域，决策智能将这三个规则结合在一起以解决故障点。

社会科学
为了帮助目标受众做出正确的决定，您必须首先努力理解它们，超越他们的直接要求，找出他们的想法，感觉和行为，尝试了解社交环境中的用户行为将有助于您收集正确的数据，所获得的知识将帮助您定制见解，并将其适应特定的社会和企业环境，请记住，这是一个连续的过程，需要更软的技能，并且比在项目开始时收集用户需求要深入得多。

数据科学
凭借对用户和业务环境的深刻理解，数据科学为您提供了一套技术工具包，可帮助您提出正确的数据问题，无论您选择应用简单的描述性分析还是更深入的预测性分析，都必须确保业务洞察力是有用且可操作的，利用信息设计原则，以可视化数据故事的形式使见解变得可消费。

管理科学
您的工作并不只是向目标受众提供相关的业务建议而已–您还必须通过采用解决方案来帮助他们根据这些建议采取行动，这通常需要更改业务工作流，并且需要指导利益相关者来管理组织的更改。从管理的角度，持续计划各种干预措施，以进行管理，监控和过程纠正，通常这些内容在企业中被完全忽略或视为事后考虑。

通过决策智能改善商品价格交易结果
这一切在现实世界中如何发挥作用？考虑一个从事农产品贸易的大型企业的例子。该公司在数据分析方面有很好的用例：它希望预测未来价格并提高交易决策的质量，我们的咨询公司花了几周的时间收集，整理数据并构建各种机器学习算法。这些范围从简单的预测技术到更复杂的算法（例如神经网络），可以预测下周的预期价格，处理数据后，模型提供了95％以上的准确性，并且我们的可视化层正在为业务用户推荐相关操作。该解决方案看起来很有希望，团队对结果感到兴奋。

一旦业务用户检查了建议的操作，兴奋就开始消失
判决认为建议不可行，提议的计划不可用，因为解决方案的精度不足以做出交易决策，尽管这令人震惊，但团队抵制了花费更多时间调整算法以提高准确性的冲动，他们回到了绘图板上，缺少的是决策智能。

将社会科学和管理科学纳入解决方案
我们的团队后退一步，研究了业务流程，历史交易和过去的决策结果。他们采访了业务用户，以找出对他们做出决定至关重要的信息-应用关键的社会科学学科。他们学习了如何使用技术解决方案对用户进行培训，以及如何获得他们的信任和认可-应用了非常重要的管理科学学科。

他们这次发现的结果令人惊讶
他们意识到，与之前的假设相反，预测未来几周的确切价格并不重要。相反，他们发现知道价格是可能上涨还是下跌就足够了，这是对变化方向的预测，由于企业拥有实际库存，因此这种洞察力可以帮助他们决定是否再出售或保留几天的库存，利用业务分析和社会科学方法的这些输入，团队重新研究了数据科学技术，在这种替代方法上，新的一组机器学习技术的准确性略低，为88％。但是，有关是否出售或持有库存的建议是切实可行的。

从管理科学的角度出发进行了必要的干预
他们将算法建议整合到业务工作流程中，并与利益相关者合作以影响采用所需要的更改，借助数据洞察力来推动业务决策，该团队监视了随后几个月的进度，以衡量节省的成本和投资回报率，在生产部署的季度内，使用决策智能开发的修订解决方案使定价直接带来了3.2％的收入增长，仅数据科学还不够。决策智能有助于提供一种全面的方法来交付所需的业务成果。

决策智能可促进数据驱动的决策

作为数字化转型工作的一部分，在花费数据和分析预算之前，请先了解如何将其引向更好的决策，您的团队是否在关注用户及其社交行为，而不仅仅是关注？从长远来看，您的团队是否在努力帮助用户根据建议采取行动并管理采用情况？您不仅需要数据和分析，还需要做出更好的业务决策，您需要决策智能。

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