從Gartner的數據分析成熟度模型來談，從數據分析進階到商業智慧該做些什麼？
商業智慧(BI)是一個從數據可視化到決策優化的過程；數據分析可以說是商業智慧中的一項工具、一個環節，但不是全部。早在多年以前，許多企業就開始推行商業智慧；直到現在的大數據、人工智慧，都是為了讓企業能夠做出更好的決策、避免不必要的風險與損失。
人們想像中的畫面，就是在眼前有一個儀表板告訴我做決定的簡單資訊；當然，現在可能是從戰情室的大型面板轉移到個人行動裝置上的螢幕介面，未來也可能是虛實混合的擴增實境(AR)或是混合實境(MR)也有可能。
所以，商業智慧在做些什麼？
要回答這個問題，其實不容易。因為與企業的商業活動與決策模式有關，但基礎都是以數據為導向的決策，我們可以參考市場研究機構Gartner提出來的「數據分析成熟度模型(Data Analytics Maturity Model)」
在這個模型中提到數據分析的四個過程，從一開始的描述性分析，到診斷性分析、預測性分析，以及指示性分析，代表著一家企業對於數據分析運用到商業活動的成熟度。
但在實務上的經驗上，我們會在最後二個過程中，加入一個條件性分析，為了模擬可能的選項與風險評估。一方面是為了找到最適選項（未必是最佳選項），另一方面是提早準備風險的對應策略：萬一發生了另一種可能與突發狀況怎麼辦？
不同成熟度的數據分析代表著什麼？
在這個過程中，數據使用者會歷經五個分析階段：描述性分析(what)、診斷性分析(why)、預測性分析(what-then)、條件性分析(what-if)、指示性分析(how)。
▎描述性分析，就是從已經產生的數據，透過可視化方式呈現出洞見，回答「是什麼」的問題。
▎診斷性分析，是基於描述性分析的結果上，藉由統計量來擴展分析維度、統計建模與問題導向的探索詢問，回答「為什麼」的問題。
▎預測性分析，針對既有數據進行統計建模來產出預測模型，回答「未來會如何」的問題。
▎條件性分析，是基於限定條件下的模擬試算，來預測不同決策組合下所帶來的結果，回答「如果這樣會怎麼樣」的問題。
▎指示性分析，是基於以上四種分析，指導執行面該如何做得以產生預期結果的可能性與風險，回答「如何做」的問題。
前二種描述性分析、診斷性分析，主要針對過去與現況進行分析；後三種預測性分析、條件性分析與指示性分析，則是對於未來進行模擬。
職場工作者可以從前二項分析能力開始培養，建立數據洞察、商業解讀、數據可視化與基礎統計等能力會有很大幫助；而後三項分析能力，則需要累積實務的決策過程，建立統計建模、決策模擬、策略規劃等能力會決定這部分成果的優劣。
商業智慧的前段，是商業思維的建立，也就是創造價值的思維；而後段的延伸則是納入人工智慧的技術，與場景體驗的思維。
從資料、資訊到洞見的轉化過程；利用洞見做於決策的參考依據；以及將決策方案與場景體驗結合創造出一個具說服力的故事。
職場工作者如何培養數據分析的能力？
過去在職場上，早期做工程資料分析時，主要著重在描述性分析與診斷性分析，到後來跨域到業務行銷與幕僚角色後，就偏重在預測性分析、條件性分析與指示性分析比較多一些。
如果你具備統計思維或背景，在這方面可以使用的技術就會多一些；此外也能運用一些工具來協助你在數據可視化、建模與情境模擬的部分，像是Excel、PowerBI、R、Python等工具。
但我會建議「盡量」使用大家都在用的工具與可解釋的方法技術，因為當你將分析結果運用在決策過程時，可解釋性會是一個相當重要的環節。沒有人會把自己的身家性命交給一個「無法解釋」的模型上，即使它的準確率真的很高；而這也是人工智慧在導入企業決策需要突破的重點之一。
有幾位朋友請教我數據分析能力該如何培養？我將分享的內容摘要如上，當作一個紀錄備查，也分享給有需要的朋友。
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劉奕酉｜簡報．簡單報 創辦人／鉑澈行銷顧問有限公司 策略長職人簡報與商業思維專家。期許透過簡報與商業思維，解決職場工作者在工作上的問題，並展現個人專業價值。培訓、講座、專欄、顧問服務邀約請私訊。簡報．簡單報Blog： https://easypresentation2016.blogspot.tw/
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