SWAT框架
副栏“SWAT框架” 描述了一个简单而有效的周期性框架，能够帮助公司领导将大数据转化为行动情报。
该SWAT框架分为四个阶段：
S——战略性业务问题（Strategic Business Questions）
每家公司均有其优先事项和总体战略，在执行任何大数据战略时都必须充分考虑这些事项。作为公司领导，应当理解大数据与公司整体战略之间的密切关系。
根据公司的战略优先事项，相应地部署大数据的应用。不要试图搜集所有数据，而是要把重点放在紧要事情上，以战略性业务问题为指导。
W——驾驭数据（Wrangle Data）
尽管很多人一直支持大规模收集数据，但我不敢苟同。首先，数据收集必须把重点放在关键的战略性问题上。这样，数据收集小组才能够有能力收集合适的数据并审查数据的质量。
要想获得高质量的见解，就必须收集高质量的数据。因此，在收集数据之前，先要考虑以下几个问题：
• 我到底需要什么样的数据才能回答战略性业务问题？
• 我在哪里找到这些数据？
• 需要什么IT基础设施、工具和政策？
• 我的团队里有哪些成员具备分析数据所需的专业技能？
• 我该如何低成本、高效率地分配数据分析工作？
A——可视化答案（Answer with Visualisation）
套用拿破仑的话，“一张好图胜过千言万语”。如果Excel电子表格上的原始数据未经处理，会很难从中得出有用的见解。
幸运的是，通过数据可视化领域的创新，研究人员已经开发出了Qlikview等分析工具。借助这些工具，管理者能够很方便地制作简洁的管理仪表板和报告。
此类工具的应用使得公司能够获得期望的结果。但由于流程对于分析的成功至关重要，因此在使用这些工具的过程中，一定要同公司相关人员定期召开设计会议，并提出以下问题：
• 如何使用答案？
• 如何更改标准操作流程？
• 是否标出了关键问题，以便做进一步的评估？
T——采取行动（Take Action）
当得出由优质数据支持的可视化答案后，我们就可以步入采取行动的阶段了。此时，要同项目负责人审查答案，同时决定该采取哪些短期和长期行动，包括：
• 现在需要采取什么行动？
• 我们能否牢牢抓住所获取的价值？
• 为了基于事实做决策，是否需要改变当前的流程和组织结构？
这些问题将不可避免地引发更多深层次的问题，那么就要再次使用SWAT框架来获取答案。通过反复使用SWAT框架，便能持续、快速地找到行动情报。
小试牛刀
UPS流程管理主任杰克·利瓦伊（Jack Levi）创建了ORION（线路整合优化和导航）项目。在他的手下有一个数学家团队，他们创建算法，帮助UPS的驾驶员合理规划路线，每年节省的行车里程达数百万英里。
当利瓦伊一开始提出该项目时，UPS管理层和那些驾驶员均持怀疑态度。有鉴于此，利瓦伊让驾驶员和算法系统展开竞赛，以改进模型和获取更多数据。在采用这种方法吸引驾驶员参与之后，该项目取得了巨大成功。
利瓦伊表示：“通过小试牛刀，人们相信该项目可行、可操作、有优势，因此我们迅速测试了大量原型。最重要的是，我们让大家看到试点项目确实能够减少里程数，并节省费用。”
所有这些数据点均强调一个结果：提高送货效率。
聚焦战略性问题
在全球大数据会议上，一半以上的与会者称他们感受到了缺乏人才、资源和大数据分析工具的挑战。会议结束后，他们最大的收获是要从小处着手，并重点关注战略性业务问题。其中一位公司高管说，他会回去说服他的经理们先做一些见效快的小项目。
最近我在东京进行了一次关于大数据的演讲。当时，80名与会者中几乎没几个人知道什么是行动情报。他们也尝试过大数据分析工具，但事与愿违。
通过分享SWAT框架，公司精简了他们的战略性业务问题，并写下了他们准备聚焦的一个问题。这降低了项目的复杂性，也减少了数据需求量，从而能够更快地获得结果。
例如，日本一家大型电子制造商开始使用SWAT框架获取行动情报，使整个供应链受益。公司希望通过收集诸如预测、库存、供应商绩效、端到端前置期（lead time）和宏观影响（比如商品和货币）等关键信息，对需求变化做出更迅速的反应。它初战告捷，但并未就此止步。在获得切实的收益后，公司高管提出了更深层的战略问题，并且更加快速有效地解决这些问题。
这里的重要启示是必须放弃那种需要所有数据和开展大型项目才能获得成功的想法。相反，要从小处着手，反复运用SWAT框架，快速取得一些小成就，以便向管理层展示你挖掘的行动情报是值得投资的，因为事实证明你能够抓住改变游戏规则的机会。
本文原载于新加坡国立大学商学院ThinkBusiness网站，经新加坡国立大学商学院授权刊登。
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作者简介： 基斯·卡特，新加坡国立大学商学院决策科学系的高级访问研究院
前瞻思维
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别让你的大数据
吓着客户
■基思·卡特（Keith Carter）
近 年来智能手机和平板电脑的普及已经改变了零售格局，造成权力的重心正切实地转移到消费者手中。有了相对便宜的移动设备，消费者可以即时访问商品描述、其他消费者的意见和评论，并且可以比较几乎任何想买的商品价格，不管这种商品购自他们本地的街角商店，还是地球另一边有巨型仓库的网上零售商。
移动设备和数据计划的结合为客户提供了一个“大数据许可证”（Big Data license，即大数据访问权），使得客户可以随时获得丰富的产品和零售信息。
例如在美国的一项调查发现，59%的消费者称：他们在零售商店购物时，经常使用智能手机来比较相同或相似产品的价格。
诚然，价格不是影响购买选择的唯一因素。但是，通过“大数据许可证”，客户可以访问其他海量信息，其中包括：
• 相关产品的社交媒体情绪。
• 关于即将推出新版本的传言。
• 朋友对产品的看法。
• 近期明星代言。
• 某店铺销售人员如何对待客户。
• 竞争对手或替代产品的优缺点。
这些海量信息尽在指尖。客户能够借此比店铺销售人员更好地了解具体产品。