一个多线程的简单例子

这个名为Value Strikes的项目采用了一种迭代的方式，以加快公司在企业数据和分析方面的雄心，葛兰素史克负责技术战略和绩效的高级副总裁Jen Baxter说。“每个被称为‘value strike’的用例利用了我们现有的数据，实现了我们的优先事项，同时还提供了显著的短期损益或现金价值。同时，这些经验还有助于在整个组织内建立我们的人员和技术能力，”她说。

一个关键的value strike涉及到一个供应链分析应用程序，它提供了对供应链的可见性，并使用了预测性和说明性分析来指导有关库存和计划的决策。

Baxter的建议是：让组织也加入进来。投资于构建团队和用户的能力，然后确保所有的新流程都有完整的文档记录。

“我们可以说，大约10%的努力是在算法上，20%在技术上，剩下的70%则是在行为改变上，”Baxter说。

关注业务问题

几年前，制造业服务公司Jabil坐拥着一座可以推动商业决策的数据金矿，但却难以找到能够帮助解开它的数据科学家。

“很长一段时间以来，我一直相信世界上只有三位数据科学家，而且他们只是在四处走动，”Jabil的首席信息官Gary Cantrell说。“我们只是运气不好，找不到这些人，也招不到他们。从那以后，我们找到了密码，但一开始，它对我们来说是有点粗糙。”

为了弥补技能上的差距，Cantrell启动了Jabil的公民数据科学项目，从已经拥有深入领域专业知识的专家中培养数据科学家。Cantrell与当地大学展开了合作，首先是坦帕的南佛罗里达大学，距离Jabil的圣彼得堡总部不远。该大学用了16周的时间帮助Jabil开发了一套课程，帮助培训其具有工程和数学背景的员工学习分析技术。该项目已经扩展到与全球其他几所大学进行了合作。Jabil认为这个项目非常成功。

Cantrell的建议是：关注业务问题。Cantrell表示，该项目的成功取决于两个关键因素：关注实际的业务问题，以及通过创建高管级培训来向高管推销这一想法，以帮助关键高管理解数据和分析是如何对Jabil的业务问题产生影响的。

“当管理层看到公司的问题得到了解决，得到了可以帮助他们变得更好的结果时，我们就真的开始在整个高管团队中获得了认同和支持，”Cantrell说。

深度合作带来回报

制造商欧文斯康宁通过IT部门、公司卓越分析中心(COE)和其创新团队中的材料科学家的密切合作，大大缩短了为风力涡轮机叶片开发新型复合材料所需的时间。

开发新型复合玻璃织物和化学树脂来增加风力涡轮机叶片的寿命是一个复杂、漫长和昂贵的过程。通过引入预测分析，该公司将任何新材料的测试时间从10天减少到了大约2小时，这意味着更快的产品开发和迭代性能测试成本的降低。

要做到这一点，欧文斯康宁的数据科学团队需要获得科学组织的信任。

“我们通常不会处理非常深入的科学和技术问题，”欧文斯康宁全球信息服务和分析中心的主任Malavika Melkote表示。“我们有很多关于市场营销、客户供应链和制造方面的问题。这是我们创新小组第一次用纯科学来做项目。”

该项目的首席数据科学家Gideon van den Broek与创新小组密切合作，在现有数据的背景下理解了材料科学问题。Van den Broek不得不放弃了他的团队所建立的第一个预测模型，因为它是一个黑箱模型，创新小组的科学家们不相信它的输出。

Melkote的建议是：花时间去建立信任。成功地执行分析项目需要分析专家和主题专家之间的协作和信任。

“一旦Gideon作为了一个能够理解足够多的数据并能带来结果的数据科学家并建立起了可信性，这些团队实际上就可以把它构建得更加复杂，使它变得更可信、更可用，”Melkote说。

变革管理才是王道

Michael Smith是美国家庭医生学会(AAFP)的副总裁兼首席信息官，他于2015年受聘对一家落后并失去了市场份额的组织进行现代化改造。当时，该组织已经有十多年没有进行过任何的技术升级或更新了。美国家庭医生中有近80%的家庭医生是该组织的成员。例如，它仍然使用Novell作为它的网络认证平台。

（编辑：常州站长网）

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