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人物简介:
★珍妮·哈里斯是美国埃森哲高绩效企业研究所的研究主管。在商业情报领域，她作为埃森哲的一名咨询顾问积累了30多年的工作经验。除了出版《分析法层面之竞争:赢的新科学》一书，哈里斯女士还在许多商业学刊（其中包括《哈佛商业评论》和《斯隆管理评论》）上发表文章。她的研究成果被《华尔街日报》、《金融时报》、《福布斯》、CFO , CIO，《计算机世界》和Nihon Keizai Shimbun.等媒体广泛引用。
职业球队广泛使用数据和统计知识不是什么秘密。比如说，欧洲足球豪门AC米兰队长年以来就分析从多方面收集的生理的、心理的数据，据此制定预测模型以防止运动员受伤。隶属于该球队的米兰实验室能为每个球员界定更有可能与受伤相关的风险因素。在美国，诸如休斯敦火箭队和圣安东尼奥马刺队等NBA劲旅已聘用了统计咨询人员或精通统计学的经理。他们努力寻求新的测量手段，比如说一个球员在场上（比照没有上场）对球队的贡献。
不仅仅只有职业球队运用分析工具。许多商业机构已将分析法作为一种异质性能力加以开掘。分析工具已被运用于几乎所有的业务领域，比如定价战略、顾客洞察力、供应链最优化、企业业绩管理等。此外，依据珍妮·哈里斯 (Jeanne Harris) 和托马斯·达文波特 (Thomas Davenport) 的一项调查，高绩效的公司比之其它公司更多地以分析法为导向。哈里斯是美国埃森哲高绩效企业研究所的研究主管。达文波特是美国勃伯森学院信息技术和管理系的校长特批教授。
根据他们先前的研究和实践经验，哈里斯和达文波特合作写了一本书，名为《分析法层面之竞争:赢的新科学》（Competing on Analytics: The New Science of Winning）。该书的中文版很快就要面世。就此书以及分析法竞争的议题，笔者最近采访了哈里斯。
问:想问一下你们为什么决定写这本书？
答:作为研究者以及咨询师，我在商业情报领域工作了很多年。真正引发写这本书的是我们在2002年以及2006年所进行的一项调查。我们试图了解公司怎样从信息技术投入中获得价值，以及公司怎样发展他们的分析能力。我们调查了全球范围内（涉及35个国家）许多不同的公司。我们新的、有趣的一项发现是:公司不是将商业情报用作提高业绩的工具，而是开始将其用作竞争性差异化的一种主要来源。
问:你所说的“分析法”准确来说是指什么？
答:分析法指的是广泛使用数据、统计分析、定量分析、解释性模式、预测性模式以及基于事实之管理来推动决策和行动。分析法可成为人作出决策的参考工具，也可以全自动地带动决策。分析法是所谓的商业情报领域的一个分支。商业情报指的是一系列的利用数据来了解及分析业绩表现的技术和流程。
问:你能给个利用分析法的例子吗？
答:比如说在Harrah的赌场，顾客使用记载他们赌场活动之数据的忠诚卡。市场及管理运作人员几乎是在第一时间利用这些数据来制定老虎机和旅馆的价格，或者是最优化顾客在赌场的流量。这套系统在现实中是怎样工作呢？假设某个顾客在短时间输了很多钱，Harrah的系统就会发现这个问题，并立即向使用老虎机的这个顾客发送此类的信息:“看上去你今天在老虎机这里过得不开心。也许是去自助餐厅的好机会。这里有20块钱的免费餐券，你可以在接下来的一个小时内使用”。
问:在书的最后一章，你们说，“然而，在过去的30年或更长的时间，对商业情报或决策支持的使用其实际进展是相当缓慢的”。为什么会出现这种情况？
答:我认为有几件事情可以作为解释。首先，公司很多年以来就缺乏分析法这个选项。他们缺乏必要的数据及相关的分析工具。所以如果你不知道正在发生的情况，你只能猜测。但我们的研究表明:根据数据所作出的决策比猜测要好很多。对于大部分公司来说，他们只是在最近才使用ERP（企业资源规划），POS（销售点）或其他的系统，这样经理才有可能接触数据和信息。另外，技术和软件只是在最近才发展到这样一种程度，即能用来处理海量的数据。但最重要的变化是我们现在有新一代的管理人员。他们对数据和技术不感冒。许多人参加过MBA培训，使用过诸如Excel和SAS的分析工具。
问:回到一个基本的问题:公司为什么要在分析法的层面展开竞争？
答:根本意义上说，分析法是起作用的。有许多因素在推进分析法层面的竞争。比如说我们刚才所说的Harrah:分析法在那里起作用。比如说全球水泥提供商CEMEX:该公司已成功运用分析法来最优化供应链和送货的时间。任何国家的任何公司本质上都必须解决以下问题:你展开竞争的基石是什么？你怎样和你的竞争对手区分开来？公司所依赖的许多传统的竞争性优势已经消失了。比如说你再也不能垄断某个市场了;你再也不可能利用地理优势了;创新型的产品和服务很快就被人复制。所以，所留下的竞争根基只剩下超强的执行力和聪明的决策。在这方面，复杂的分析法可以让那些领先公司获得一种新的、持久性的竞争优势。
问:原始数据不准确或者不完整怎么办？你知道许多上市公司或者私营企业存在数据质量的问题。
答:要成为一个好的具有分析力的竞争者，你的确需要高质量的数据。但如果认为由于数据不是完美你不可能成为一个有分析力的竞争者，这是一种误解。一些公司起初没有许多数据，但当他们研究具有统计代表性的、经过净化的数据样本时，他们依然可以获得好的分析结果。所以说你的数据并不是要完美才有价值。你的确需要一段时间来建立数据库并获得稳定的信息流。在这个过程中，信息技术经理应该和业务领域的经理密切合作，以决定什么数据是公司所需要的、以及怎样把信息技术系统和业务流程相整合。然后，发现并剔除那些过时的、不正确的、不完整的或者是冗余的数据。一旦收集并净化了数据，你需要建立系统提取、整合和综合数据的程序。只有到这个时候，分析才变得真正容易了。
问:如果CEO和其他高层不懂任何统计怎么办？他们还能利用分析工具吗？
答:我不认为他们需要自己使用这些工具。CEO根本不懂统计，但他们的公司在分析法层面非常有竞争力，这样的例子有很多。CEO是否在桌面上有某些数据和工具并不重要。重要的是他们是否坚持让其公司使用数据并依此作出决策。另外，他们需要聘用他们能够信任的分析人员。管理层和分析人员之间的信任对于构建分析力系统来说绝对是至关重要的。
问:公司应怎样构建他们的分析力？你能具体解释一下吗？
答:首先，你需要得到CEO或其他高管的支持。如果高管还不相信分析力竞争的好处，你需要花点时间加以证明。你可以向他们展示使用数据并依此作出决策的好处，以打消他们的成见及顾虑。一旦得到高管的支持，你可以着手整合资源，并制订一个构建分析力系统的时间表。为了有效整合资源，你可以建立一个集权型的“商业情报竞争中心”，以促进分析力活动的开展。接下来，发展泛公司范围内的分析能力，将它看作公司主要的优先任务。在这个阶段，你需要花足够的精力来处理文化变迁和组织变迁的问题。一旦超强的、异质性的分析能力被嵌入到公司主要的业务流程，这个机构就可以有机地享受分析力竞争所带来的好处，并将注意力放在不断更新分析力方面。
问:我知道这本书的中文版在不远的将来就要面世。你想对中国的读者说些什么呢？
答:我想说的是:任何公司如果想要开发其员工的智慧和能量、为更好的结果作出更好的决策，那么提高分析层面的竞争能力都是一个真正明智的策略。对于中国公司来说，如果他们选择在分析层面展开竞争，将其当作一种独特能力加以开掘，那么他们就会有真正的机会超过世界其他地方（包括美国和欧洲）更老牌的公司。
★珍妮·哈里斯是美国埃森哲高绩效企业研究所的研究主管。在商业情报领域，她作为埃森哲的一名咨询顾问积累了30多年的工作经验。除了出版《分析法层面之竞争:赢的新科学》一书，哈里斯女士还在许多商业学刊（其中包括《哈佛商业评论》和《斯隆管理评论》）上发表文章。她的研究成果被《华尔街日报》、《金融时报》、《福布斯》、CFO , CIO，《计算机世界》和Nihon Keizai Shimbun.等媒体广泛引用。
职业球队广泛使用数据和统计知识不是什么秘密。比如说，欧洲足球豪门AC米兰队长年以来就分析从多方面收集的生理的、心理的数据，据此制定预测模型以防止运动员受伤。隶属于该球队的米兰实验室能为每个球员界定更有可能与受伤相关的风险因素。在美国，诸如休斯敦火箭队和圣安东尼奥马刺队等NBA劲旅已聘用了统计咨询人员或精通统计学的经理。他们努力寻求新的测量手段，比如说一个球员在场上（比照没有上场）对球队的贡献。
不仅仅只有职业球队运用分析工具。许多商业机构已将分析法作为一种异质性能力加以开掘。分析工具已被运用于几乎所有的业务领域，比如定价战略、顾客洞察力、供应链最优化、企业业绩管理等。此外，依据珍妮·哈里斯 (Jeanne Harris) 和托马斯·达文波特 (Thomas Davenport) 的一项调查，高绩效的公司比之其它公司更多地以分析法为导向。哈里斯是美国埃森哲高绩效企业研究所的研究主管。达文波特是美国勃伯森学院信息技术和管理系的校长特批教授。
根据他们先前的研究和实践经验，哈里斯和达文波特合作写了一本书，名为《分析法层面之竞争:赢的新科学》（Competing on Analytics: The New Science of Winning）。该书的中文版很快就要面世。就此书以及分析法竞争的议题，笔者最近采访了哈里斯。
问:想问一下你们为什么决定写这本书？
答:作为研究者以及咨询师，我在商业情报领域工作了很多年。真正引发写这本书的是我们在2002年以及2006年所进行的一项调查。我们试图了解公司怎样从信息技术投入中获得价值，以及公司怎样发展他们的分析能力。我们调查了全球范围内（涉及35个国家）许多不同的公司。我们新的、有趣的一项发现是:公司不是将商业情报用作提高业绩的工具，而是开始将其用作竞争性差异化的一种主要来源。
问:你所说的“分析法”准确来说是指什么？
答:分析法指的是广泛使用数据、统计分析、定量分析、解释性模式、预测性模式以及基于事实之管理来推动决策和行动。分析法可成为人作出决策的参考工具，也可以全自动地带动决策。分析法是所谓的商业情报领域的一个分支。商业情报指的是一系列的利用数据来了解及分析业绩表现的技术和流程。
问:你能给个利用分析法的例子吗？
答:比如说在Harrah的赌场，顾客使用记载他们赌场活动之数据的忠诚卡。市场及管理运作人员几乎是在第一时间利用这些数据来制定老虎机和旅馆的价格，或者是最优化顾客在赌场的流量。这套系统在现实中是怎样工作呢？假设某个顾客在短时间输了很多钱，Harrah的系统就会发现这个问题，并立即向使用老虎机的这个顾客发送此类的信息:“看上去你今天在老虎机这里过得不开心。也许是去自助餐厅的好机会。这里有20块钱的免费餐券，你可以在接下来的一个小时内使用”。
问:在书的最后一章，你们说，“然而，在过去的30年或更长的时间，对商业情报或决策支持的使用其实际进展是相当缓慢的”。为什么会出现这种情况？
答:我认为有几件事情可以作为解释。首先，公司很多年以来就缺乏分析法这个选项。他们缺乏必要的数据及相关的分析工具。所以如果你不知道正在发生的情况，你只能猜测。但我们的研究表明:根据数据所作出的决策比猜测要好很多。对于大部分公司来说，他们只是在最近才使用ERP（企业资源规划），POS（销售点）或其他的系统，这样经理才有可能接触数据和信息。另外，技术和软件只是在最近才发展到这样一种程度，即能用来处理海量的数据。但最重要的变化是我们现在有新一代的管理人员。他们对数据和技术不感冒。许多人参加过MBA培训，使用过诸如Excel和SAS的分析工具。
问:回到一个基本的问题:公司为什么要在分析法的层面展开竞争？
答:根本意义上说，分析法是起作用的。有许多因素在推进分析法层面的竞争。比如说我们刚才所说的Harrah:分析法在那里起作用。比如说全球水泥提供商CEMEX:该公司已成功运用分析法来最优化供应链和送货的时间。任何国家的任何公司本质上都必须解决以下问题:你展开竞争的基石是什么？你怎样和你的竞争对手区分开来？公司所依赖的许多传统的竞争性优势已经消失了。比如说你再也不能垄断某个市场了;你再也不可能利用地理优势了;创新型的产品和服务很快就被人复制。所以，所留下的竞争根基只剩下超强的执行力和聪明的决策。在这方面，复杂的分析法可以让那些领先公司获得一种新的、持久性的竞争优势。
问:原始数据不准确或者不完整怎么办？你知道许多上市公司或者私营企业存在数据质量的问题。
答:要成为一个好的具有分析力的竞争者，你的确需要高质量的数据。但如果认为由于数据不是完美你不可能成为一个有分析力的竞争者，这是一种误解。一些公司起初没有许多数据，但当他们研究具有统计代表性的、经过净化的数据样本时，他们依然可以获得好的分析结果。所以说你的数据并不是要完美才有价值。你的确需要一段时间来建立数据库并获得稳定的信息流。在这个过程中，信息技术经理应该和业务领域的经理密切合作，以决定什么数据是公司所需要的、以及怎样把信息技术系统和业务流程相整合。然后，发现并剔除那些过时的、不正确的、不完整的或者是冗余的数据。一旦收集并净化了数据，你需要建立系统提取、整合和综合数据的程序。只有到这个时候，分析才变得真正容易了。
问:如果CEO和其他高层不懂任何统计怎么办？他们还能利用分析工具吗？
答:我不认为他们需要自己使用这些工具。CEO根本不懂统计，但他们的公司在分析法层面非常有竞争力，这样的例子有很多。CEO是否在桌面上有某些数据和工具并不重要。重要的是他们是否坚持让其公司使用数据并依此作出决策。另外，他们需要聘用他们能够信任的分析人员。管理层和分析人员之间的信任对于构建分析力系统来说绝对是至关重要的。
问:公司应怎样构建他们的分析力？你能具体解释一下吗？
答:首先，你需要得到CEO或其他高管的支持。如果高管还不相信分析力竞争的好处，你需要花点时间加以证明。你可以向他们展示使用数据并依此作出决策的好处，以打消他们的成见及顾虑。一旦得到高管的支持，你可以着手整合资源，并制订一个构建分析力系统的时间表。为了有效整合资源，你可以建立一个集权型的“商业情报竞争中心”，以促进分析力活动的开展。接下来，发展泛公司范围内的分析能力，将它看作公司主要的优先任务。在这个阶段，你需要花足够的精力来处理文化变迁和组织变迁的问题。一旦超强的、异质性的分析能力被嵌入到公司主要的业务流程，这个机构就可以有机地享受分析力竞争所带来的好处，并将注意力放在不断更新分析力方面。
问:我知道这本书的中文版在不远的将来就要面世。你想对中国的读者说些什么呢？
答:我想说的是:任何公司如果想要开发其员工的智慧和能量、为更好的结果作出更好的决策，那么提高分析层面的竞争能力都是一个真正明智的策略。对于中国公司来说，如果他们选择在分析层面展开竞争，将其当作一种独特能力加以开掘，那么他们就会有真正的机会超过世界其他地方（包括美国和欧洲）更老牌的公司。