信任帮助智能分析释放潜力

数据是创造更佳用户体验、更高效运营和开拓新收入来源的关键。今天，只有精于数据分析的公司才更具竞争力和影响力。 因此，许多企业纷纷将目光投向智能分析技术，希望通过诸如人工智能、机器学习、自然语言交互和复杂算法来寻求更前沿、更深度的分析能力，促进企业变革和业务数字化转型。

然而，这些前景广阔的技术极少能够获得广泛成功。因为这些技术看似晦涩、高深，所以只能被圈内的数据工作者津津乐道，不能被普通民众所了解。由于这些技术潜在的复杂性，目前大家对它们的关注也只局限于技术本身，而不是如何推广这些技术，让更多普通人可以使用，并从中受益。

除了提高分析技术的易用性，我们还需认识到提高技术可信度的重要性。如果人们不了解不信任智能分析，自然就不会使用智能分析。只有过建立足够的信任，我们才能让智能分析技术充分普及，从而带来变革。 实现这一点，首先需要建立对数据价值和相关技术的信任，然后我们才能帮助员工们理解如何最大化地利用这些智能技术来提高工作效率和优化见解。

认可数据和洞察的价值

让企业运用智能技术最关键的一点就是让员工接纳数据驱动的工作方法。员工需要相信数据是公司实现价值和取得成功的基石，而那些能够充分理解、运用数据的企业将比其他企业做得更好。而如果数据驱动决策的观念不被认可，也将阻碍其他有助于数据分析的新技术在企业的推广。

那么，要如何打造分析的文化呢？首先，要让员工们能够广泛地接触到数据，无论工作职务和工作部门，让每位员工都具有数据分析的能力，并强调数据驱动决策的重要性。 通过在公司内部运用数据分析进行的实时沟通和决策， 强化公司的分析文化氛围。通过衡量数据的使用方式及数据对业务的决策性，来营造一个相信数据文化的群体，包括领导层支持数据分析、强调数据分析在工作中的重要作用。在中国，已经有一些企业意识到了构建分析文化的重要性。比如在红星美凯龙，公司鼓励员工学习数据分析软件，并在公司内部组织了一系列的数据分析竞赛，来帮助营造起数据分析的文化。现在，各个地区、不同部门的员工在日常工作中都会使用Tableau，来获得有效的洞察，以指导日常工作。

揭开智能分析的神秘面纱

人们经常会选择逃避自己不了解的事物，不希望因为自己的不了解而显得愚蠢。 作为数据分析先行者，我们需要帮助人们意识到大多数人并不真正了解智能分析，这是一个相对较新的领域，我们也仍在学习。教育和提升透明度是帮助人们建立对智能分析技术信任的关键。

随着算法和模型的日渐精细，确保数据分析的方法和见解能够被理解尤为重要。 “可解释的人工智能”是一个重要的概念——用户应该能够理解人工智能得出答案的操作流程和背后逻辑，这才有助于提升答案的可信度。只有了解了人工智能技术的内部运作流程，才能帮助人们了解这项技术，避免大家对智能分析产生偏见，这对于人类自身和技术发展而言是双赢之举。

帮助人们认识到智能分析可以帮助他们，而不是取代他们

通常，人们一旦认为某些事物会威胁到他们的生计，就不会再运用了。而事实上，使用智能分析技术，情况恰恰相反。人们应该将智能分析视为一种帮助他们更好地工作的工具，而不是替代他们的威胁。我们需要共同消除“人工智能将取代我的工作”这样的误解，并帮助人们了解机器是如何从数据中学习进步，而人类的经验是不可取代的。智能分析可以帮助员工更好地做出决策，提高效率，实现自动化、个性化的客户体验，让公司从竞争对手中脱颖而出。智能分析必然会得到领导层的青睐。

提升数据素养

工具和技术无疑是企业发展的重要组成部分，但员工也必须学会辩证地思考数据。他们需要了解数据什么时候有用，什么时候用处不大。错误的数据或“智能”机器的错误建议将导致错误的决策和资源浪费。这就是为什么我们需要提升数据素养，使其具备批判性思维并且发挥人的作用。随着市场对数据分析需求的不断增加，企业及组织对数据人才的需求也与日俱增，因此政府、企业、学校应当通力合作，普及数据分析。在培养未来数据人才的同时，确保更多的员工能够接触到数据、学会利用数据分析。

在当今中国，面临着数据量的爆炸和专业数据分析人才的匮乏，普及数据分析充满挑战。根据清华大学经管学院发布的 《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。提升数据素养、普及数据教育显得尤为重要。为解决数据分析人才匮乏的问题，继2016年北京大学、中南大学、对外经贸大学首批设立大数据相关学科后，中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请 “数据科学与大数据技术” 本科新专业的高校。包括北京大学、清华大学、复旦大学、中国人民大学、北京师范大学、上海交通大学、北京交通大学、暨南大学以及西交利物浦大学在内的许多中国高校也已经开始使用Tableau产品并开设了相关课程，Tableau在未来也将和更多中国高校深化合作，帮助数据分析在中国的普及。在未来，数据分析应当不仅局限于专业人士，只有当每个人都能充分使用数据时，数据才能实现其真正的价值。有影响力的数据教育需要既实用又富有创造性。想要将智能分析引入业务流程不仅需要员工对技术的信任还需要员工自身有良好的判断能力。即便是经验丰富的数据科学家也可能会犹豫不决。为什么在他们有实战经验的情况下，还需要相信机器？缺乏经验的用户需要学习如何与智能技术给出的建议进行交互，如何融入人类的认知经验来验证这些建议。

如何做出改变？

改变并不容易，特别是涉及先进技术的改变。 但毋庸置疑的是，能够良好使用数据分析的公司会取得成功。从走出舒适区到走向成功的过程，也是帮助员工建立对这些新技术信任的过程。

目前智能分析技术在中国还处在起步阶段，Tableau也一直在不断创新，希望通过智能分析技术，持续地满足用户的需求，帮助更多企业从智能分析技术中获益。在未来几年内，随着智能分析的进步和发展，我们会振奋地看到人们将逐渐信任智能分析，自信地使用这些技术。我们也应当考虑，当机器掌握了用户的专业领域知识时，人们将会做出什么反应？员工们是否了解他们应该如何使用这些技术，从而最大限度的挖掘公司数据的潜力。