三个顶级企业正在收获来自大数据分析大回报。他们说，成功的关键包括分析的根深蒂固的文化和持续关注成本效率和工艺改进。
简而言之，数据是快捷药方公司(Express Scripts)的命脉，这是一家总部位于圣路易斯、价值440亿美元的药房福利管理公司。
这家《财富》100强公司每年为约3亿消费者处理近15亿份处方，同时分析每笔订单所附带的大量信息。
“当我们通过数据输入、药房流程和执行系统跟踪处方时，我们正在跟踪各种各样的信息，这些信息被提供给专注于流程改进的分析团队，”他说首席技术官吉姆拉默斯。他说，在公司内部，这是加速交付和减少错误的方式。
但表达的脚本Lammers说，每年还要处理超过10亿份药品保险索赔，它们代表着一个信息金矿，可以帮助削减医疗成本，解决不按规定服药的人造成的数十亿美元的医疗问题。
电脑、移动电话、平板设备、传感器、推特、短信和社交网络帖子，更不用说普通的在线零售和注册交易，都在生成潜在的有价值的数据。很多数据。IDC预计，到2020年，企业对企业和企业对消费者的在线交易数量将达到每天4500亿笔。我们看了三家在通过大数据和分析技术创造大商业价值方面走在时代前沿的公司。他们学到的最重要的经验是:根深蒂固的分析文化和对成本效率和流程改进的不懈关注是无价的。
好处:降低医疗成本
在Express Scripts的，索赔数据可以显示出患者是否填补他们的处方以最具成本效益的方式，频繁是通过邮购。如果不是，Express Scripts的可以通过提供额外的成本信息，并提供病人切换交付履行方法他们用最少的麻烦说情。
拉默斯说:“如果他们正在服用一种治疗高胆固醇的维持药物，我们知道他们一直在服用这种药物，但他们是从零售药店购买的，我们知道如果他们转向邮购，他们可以省下一笔钱。”“我们会主动发送电子邮件，把病人带到我们的网站，并使用特定的信息，让他们做出(邮购)决定。”
归根结底就是“做数据分析，创造互动，传达正确的信息，这样病人就可以做出不同的选择，”Lammers解释道。“关键原则之一是，如果我们为人们提供正确的选择，他们就会选择正确的道路。”
这听起来很容易，但是在表面上毫不费力的重定向背后是大量的技术，更不用提几乎渗透到Express Scripts所有操作的严格的分析文化。
公司最大的IT投资已经在IBM的主数据管理软件,这是创建一个记录的关键连接客户的行为,无论事务通过电子邮件,在网上,通过电话或亲自在零售药店。
Lammers说:“最大的挑战之一是将所有这些不同来源的信息联系起来。”“我们在主数据管理方面投入了大量资金。我们在早期就进行了投资，经过了两三次反复。”
Express Scripts还创建了Lammers所说的联邦分析模型，其中包括一个嵌入在每个关键功能操作(如供应链、销售和财务)中的业务分析团队。他说，一个单一的数据仓库和集中的数据治理是公司分析成功的另外两个关键。Lammers指出:“使用一个集中的核心，每个人都在查看相同的数据。”
有了可靠的数据治理模型和数据管理基础，表达的脚本最近引入了预测分析，引入被称为屏幕的Rx的应用程序，它被设计用来减少病人的无粘附的问题，以处方为慢性疾病，如糖尿病和高胆固醇。在超过317十亿$成本每年不遵守是在美国最昂贵的医疗保健相关的问题，根据Express Scripts的。
例如，不服用规定的胆固醇药物可能会导致一些患者心脏病发作。Express Scripts使用基于400个因素的预测模型，如患者的位置、家庭情况和涉及的药物数量，现在可以识别并主动干预可能跳过剂量的患者。干预措施可能包括及时提醒病人服药，或转介病人援助计划帮助他支付药费。第三种选择是转介给临床药剂师，他们可以帮助解决有关药物副作用的问题或顾虑。
“这是真的，我们已经建立的关键之一 - 改变人们的行为，说：”拉默斯。他补充说，争取在患者树立健康的行为是在即将到来的医疗改革为数百万人访问一致的医疗保健首次的尤其重要。
“我们必须培养他们自理，”他说。“当我们可以把屏幕的Rx成人口一直没有一致的医疗保健服务，我们可以让他们得到正确的东西的时候了。”
好处:节省燃料和更好的驾驶员安全
运输和物流巨头UPS的年收入为540亿美元，该公司每年在IT领域的投资约为10亿美元，其中很大一部分用于数据分析胡安佩雷斯，信息服务副总裁。目前的目标是改进业务流程、削减成本和提高效率。
这一努力是成功的。通过分析其数千辆送货卡车的连续传感器数据流，这家全球公司已经减少了530万英里的路线，减少了近1000万分钟的发动机空转时间，节省了65万加仑的燃料，减少了6500多吨的碳排放。
这些令人瞠目的指标的核心是ORION，它代表的是道路综合优化和导航，这是一个数据密集型系统，通过一系列复杂的算法为司机们提供最有效的路线来运送他们的货物。此外，该系统利用堆积如山的传感器数据来预测何时卡车部件可能发生故障，以便安排和完成预防性维修。
猎户座还允许UPS管理人员会仔细研究每个司机的习惯，例如，精确计算司机倒车或掉头的次数。这些信息可以用来识别需要额外培训的司机。
“我们有传感器，可以捕捉有关车辆和司机行为的信息。我们将这些信息与交付和获取信息结合起来，这样我们就可以全面了解司机是如何日复一日地完成他的工作的，”佩雷斯说。“这对我们全面管理业务的方式产生了难以置信的影响。”
现在，该公司的数据胃口向外延伸。它的目标正在一步步接近 - 有所谓的UPS我的选择其他分析密集型服务，它可以让人们设置个人喜好了它的数百万客户，他们是如何与公司互动 - 更接近。
使用该服务的客户可以，除其他外，提供有关如何以及恰恰是他们的包传送到特定地址的具体说明，重路由包，如果他们改变位置，并签署了接收状态警报。
“我们所做的是采取一种新的方式来管理个人供应链。与客户保持这种程度的联系将改变我们现在和未来几年的业务。与消费者的整合是实现收入增长的关键。第一年就有超过200万客户注册了我的选择服务，在它的支持下运送了超过2500万个包裹。
佩雷斯表示，有关客户配送偏好的数据有助于UPS根据这些偏好继续改进内部流程，“这样我们就可以建立一对一的体验。”
但更重要的是，数据提供了对新产品和服务的洞察。
“我们提供的所有(跟踪和交付)通知，以及客户对通知的响应方式，都告诉我们他们想要什么，因此我们可以创造他们想要的产品和服务。”大量的数据定义了新的产品和服务。”
在佩雷斯看来，下一步是把所有的东西联系起来，创建UPS各种大数据系统的图形，这样公司就可以发现数据的新用途，从而从中获得更多的商业价值。
“它开始与工艺的改进，但一旦你开始绑这一切在一起，这可能意味着在业务非常大的变化，”佩雷斯说。“这就是我们在得到”。
赢：在数百万新增销售
传统的商业智能是活得很好，在英特尔，但大数据挖掘和预测分析是力量推动设计和制造效率，并发掘新的收入来源加起来的数千万美元，仅在2012年。
“首先要相信你可以改变结果，”他说CIO金正日史蒂文森芯片制造商在分析方面的巨大成功。她说，这就减少了花在历史问题上的时间(这是传统商业智能的范围)，而更多地关注未来(这是预测分析的全部内容)。
在$ 53十亿预测未来英特尔需要分析数据来辨别图案的大量，然后应用预测算法来解决高价值业务问题。
在2012年，例如，英特尔IT部门创建了一个新的经销商销售工具，努力通过启用其销售团队，以确定增加芯片制造商的收入，然后在战略重点，大批量的经销商。新的软件引擎矿山大型成套内部和外部的数据，然后应用预测算法来找出最有前途的经销商。到目前为止，它已帮助确定三次在手动方法通常会发现亚太地区的许多高潜力的经销商，根据史蒂文森。这相当于在潜在的新的和增加销售2000万$。预计更多的收益，因为这些工具推广到其他地区。
在制造前，英特尔使用预测分析工具，以减少微处理器的测试时间。该公司在验证的概念内保存的有关测试$ 3百万。到2014年，作为工具被越来越广泛地实施，史蒂文森期望它架起来的储蓄全公司的另外30 $万元。
至少可以这么说，英特尔在数据分析方面的成功已经进入了快车道。史蒂文森说，关键是要用相对较小、行动迅速的团队来解决大笔资金的问题。
“为了让企业专注于未来，并提出更好的问题，这将导致更好的结果，我们知道我们必须赶快做的事情，”她解释说。“在那里解决主数据的传统的BI环境，我们出来是无法解决的问题，人们的工作就可以永远和企业不一定看的价值。”
所以史蒂文森想出了“半年和1000万$”规则。“在半年内解决1000万$的问题是非常重要的。任何总经理会说他们会投资为六个月，我们可以拯救他们千万$，”她说。（在英特尔，企业管理者必须支持和资助的IT项目。）
史蒂文森招募了5个人组成的团队，包括一名业务专家、一名统计学家、一名预测建模师、一名机器学习专家和一名数据科学家。“对于我们试图解决的问题，团队中的每个人都有略微不同的观点。在6个月内完成这项工作，是我们获得证明我们有能力真正改变我们做事方式的权利的一种方式，”她说。
除了减少测试时间和锁定利润丰厚的经销商的项目外，还有13个分析项目已经使用这种方法完成了。因此，史蒂文森加大了赌注，找到了价值1亿美元的问题，并向团队发出了解决这些问题的挑战。
她说:“当你有了业绩记录，你就可以逐步提高。”其他正在进行的项目包括简化英特尔芯片设计和调试过程的预测引擎，以及预测新的信息安全威胁的预测引擎。
但史蒂文森警告企业不要低估分析活动所需的技能以及培养这些技能可能需要的时间。
她警告称:“当我想到我们使用Hadoop和一些与SAP或传统BI非常不同的更高级的表示层时，我必须强调，在技术技能方面存在一条并非无关紧要的学习曲线。”
她的另一条建议是:“培养实验的兴趣”，尤其是在分析技术仍在发展的情况下。“科技领域的赢家和输家还没有完全被淘汰，”她说。“把你的光圈扩大。”
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这篇文章，“数据分析:来自英特尔、UPS和Express Scripts的令人瞠目的结果”，最初是由《计算机世界》 。