咨询|波士顿咨询陈果：仿生型企业转型的数据分析能力提升( 五 )_陈果|数字|业务|转型|信息化

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第一种模式在一些消费信贷、金融企业中常见，这些企业主要由CDO驱动数字化， CAO则汇报给CDMO ， CDMO汇报给CDO 。
第二种模式是一种中间模式。 CDMO归属于IT部门， CIO和CAO以及CDO则是平行的。
第三种模式，由CAO驱动， CDMO汇报给CAO ，根据分析的要求做数据管理和支持，同时CAO与CDO是平行的。

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不同的公司有不同的模式，以上三种模式可以为企业提供一些参考。而解决组织问题需要解决权责的问题，我们提供了两个抓手作为解决权责问题的抓手。
第一，分析。分析的定义就是从数据建模中形成业务的洞察。数据的分析有多种形式，传统的形式就是数据的可视化、报表查询。高级的分析形式则侧重探索式分析和预测性建模。开始的时候我提过不久前我曾在文章里写过中国的BI是很难做的，但传统的数据可视化、查询报表的方式则是比较简单的，相应的效果也低一些，而目前我们很多企业则停留在数据可视化这一层。
看过那篇文章的读者的反馈里有一类声音说，中国企业有这些传统方式就够了。我个人并不认同。例如探索式分析和预测性建模，对企业来说，无论是供应链的预测、市场需求的预测，甚至设备运行状态的预测等等，这些预测都会影响企业如何提升自身的资产运行效率，降低时间、人工等成本。中国的企业是需要更高级的分析形式的，而中国企业分析能力的提升实际上取决于对数据分析的理念、能力的提升。
企业需要建立一个数据分析团队，组建一支数据科学家的队伍。现在很多企业也花费了巨大成本招来了数据科学家，但却留不住这些人才，主要问题一般有两个，一是这些人在团队里发挥不了作用，二是与业务之间沟通不畅。

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如何保障企业的数据分析团队可持续管理呢？要从两个方面来解决，一方面是临界规模。人才力量要积累到一定的时候才能发挥巨大的能力，所以这个团队一定要保证有一定的临界规模。另一方面对数据科学家来讲要有社区的感觉，内部要有能与他沟通能理解他在说什么的人。一个团队里如果只有一两个数据科学家，其他人都听不懂他的话，这个人是很难留下来的。
我观察到已经有企业在进行一些很好的实践，例如某世界五百强集团企业，在进行企业内部的数据科学家培养计划，培养了数百名的数据科学家团队。因为该集团产业含有消费品、房地产、银行等等，他们甚至跨集团产业式的培养，希望把这些人在超大型的企业里形成一个内部的社区网络。

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