为什么企业外包分析？

什么是分析外包？

随着公司更多地依赖分析，他们经常没有资源来执行这些分析。Benjamin Taub，DatsUpace的首席执行官，外包分析通常涉及两个主要缺点：缺乏在方法和技术方面缺乏专业知识，以及缺乏手中的咕噜声，将数据带到一起并分析它。

Taub经常看到外包团队作为专家来咨询和运行项目，提供补充人员，或者作为专业公司来提供对特定业务或分析技术的深入知识。

历史上，Scienceoft的数据分析部门负责人，分析外包是由银行，金融服务和保险业导行风险和欺诈分析的风险和欺诈分析。但现在他正在看到分析外包是在更多的行业上生长，特别是医疗保健和零售，具有最大的兴趣领域预测和规定的数据分析。

Bekker说:“通过外包这些高级分析类型，公司可以获得ML和ai驱动的建议，以及对其业务流程下一个最优步骤的预测。”

以下是企业外包分析的10个原因。

分析新数据类型。在Infostretch的数据和分析练习的Rahul Prasad表示，使用外包公司具有跨领域知识，以将新数据类型编织新数据类型的跨域知识进行了显着的增长。例如，财务正在外包采用新闻源等非结构化数据，市场研究数据分析。保险公司正在外包域专业知识来改善视频分析。零售是外包分析改善超个性化和供应链和库存优化。

Amaresh Tripathy

提高预测准确性。“企业与服务提供商合作的主要原因是驾驶更快，更智能地访问其数据和更大的商业价值，”Tripathy说。有些企业正在形成外包关系，将赔偿与经营结果相似，如提高准确性。例如，GenPact具有一些战略伙伴关系，致力于将X％的预测精度提高预测精度，或者将库存水平降低为y％，以便客户使用该公司用于转移或分享风险。

开发算法。当BEO平台DOMO的数据好评者副总裁Ben Ben Schein正在以目标运行数据科学团队，他们主要将大量手册或更少的先进数据准备任务传递给班加罗尔的团队。现在，当这些基本任务是自动化的，他正在看到将更高级的技能更加高级的技能转移到算法开发中。

这些关系应该确保外包伴侣没有创建一个黑匣子。即使创建或维护外包，它也需要成为一种生活模式。

“如果我想创建一种算法的重复购买的可能性，我不想要静态算法。我希望能够配置算法，甚至可以在可能的情况下拥有代码，”谢连说。

支撑缺乏内部专业知识。企业也可能外包分析任务到地址缺乏内部专业知识人们要做实施和测试工作。“就像传统的它外包一样，你可以在给定的时间内完成更多与分析外包的时间，”Taub说。

关键是要真正了解自己需要什么。外包合作伙伴可以帮助团队处理数据科学家和Python程序员这恰好知道一些数据科学图书馆。

访问领域知识。商业智能平台巨can Toco的首席执行官兼联合创始人Charles Miglietti表示，外包让企业能够在需要的时候获得数据分析专业知识，并让他们快速找到特定领域所需的具有最新技能集的专家。这种专门知识可以以专门知识的形式来评估、选择和维护分析技术堆栈。它还可以包含业务方面。例如，在制药和消费品行业，专家可以帮助整理数据收集问题这是一项费力的工作，而且需要涉及大型分销网络的协议。

“在您的空间中挑选一个域专业知识的合作伙伴，您还可以预测工业最佳实践的宝贵新见解，以及利用数据和基准指标的强大新部门特定方法来指导您的业务策略，”Miglietti表示。

采用突破技术。企业常常在实施远远超出现有技能水平的突破技术时转向分析外包。“这些类型的项目更难以执行，而且还提供新的收入来源和对客户的独特区别，”SAS Institute的AI和分析主任David Tareen表示。例如，他的团队使用一个实用程序，希望使用无人机和计算机愿景来监控地下热管以定位泄漏和安排维修。这需要安装在无人机设备上的热检测摄像机将视频数据流传输到a深度学习模式训练，以确定小泄漏的位置。

改善数据讲故事。分析外包可以改善数据讲故事，是数据解释和分析的叙述方法，使得商业沟通有说服力和令人难忘。

伊万·科特

“作为一项规则，人们要求分析外包在具有大量数据的情况下，但他们无法阅读它，不能利用它充分潜力，”Ivan Kot在Itransition Group的客户收购总监。“与此同时，他们创造了各种叙述，如品牌愿景或每月计划，在大多数情况下，这些叙述与数据没有联系。”

例如，运营管理人员可能会看到他们的目标只是改善他们的指标客户获取或客户终身价值。团队负责人可能想要改善运营管理人员的KPI。CEO可能希望推出一个新的业务分支，而创始人则希望在祖国创造数百个就业机会。

科特说:“所有的故事都是相关的，但几乎没有人有一个更大的蓝图，不明白他们的努力如何有助于共同的使命。”BI顾问可以积累所有现有的叙述，并将数据的不同观点中的点连接成一个连贯的故事，从而指导每个人。

加速市场时间。Senecaglobal高级副总裁Mike O'Malley表示，外包公司还可以帮助公司将分析集成在新的收购中。他的公司拥有能力网络，一个医疗保健技术公司，迅速创新和规模其临床和行政云工作流产品，用于医院的连接和分析。这一有帮助的能力将技术从几个关键获取中迅速集成到其核心平台中，为市场提供了宝贵的时间。

Sameer武断的话

治疗报告。迪克西特说，外包公司还可以帮助优先考虑重要的分析，以改善特定类型的决策过程。他的公司在与销售、营销、支持和安全相关的业务功能中采用了大量的分析外包，以帮助优先考虑与特定业务结果相关的异常值。他的团队帮助一位客户分析其支持票据数据，以便进行自助服务处理更多客户友好。这导致支持票据体积大幅减少，节省了数百万美元。

平衡技能。尽管许多企业投资于整合数据，揭露有意义的见解的艺术和科学需要在包括领域的理解，统计，技术和讲故事的新技能的平衡。具有这些高度专业化和高需求技能的候选人难以雇用，提供有吸引力的职业道路并保留许多组织。

Brillio数据分析和工程区域主管Sandhya Balakrishnan表示:“外包分析将把这些广泛交叉的技能带到专注于培训、培养和指导这些高需求技能的分析公司。”

虽然外包不是所有情况的理想情况，但在数据分析中使用它使得更容易分发工作负载，在模型上提供不同的视角，并减少瓶颈，同时通常降低成本。因此，数据分析函数的外包在各个层面都变得越来越大。