为什么企业外包分析？

什么是分析外包?

作为公司更多地依赖分析，他们经常没有资源来执行这些分析。Dataspace首席执行官Benjamin Taub表示，外包分析通常会解决两个主要缺点:在方法和技术方面缺乏专业知识，以及缺乏人手来做收集和分析数据的繁重工作。

Taub经常看到作为专家提供的外包团队，以咨询和运行项目，提供补充人员配置，或作为提供专业企业或分析技术的深刻了解的专业公司。

ScienceSoft数据分析部门主管Alex Bekker表示，从历史上看，分析外包是由银行、金融服务和保险行业推动的，目的是实施风险和欺诈分析。但现在他看到了分析外包在更多的行业上生长预测和规范性数据分析是人们最感兴趣的领域。

“通过外包这些先进的分析类型，公司获得ML和AI驱动的建议，并预测其业务流程的下一个最佳步骤，”Bekker说。

以下是企业外包分析的10个原因。

分析新的数据类型。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，分析中的市场研究数据。保险公司正在外包领域的专业知识，以改善视频分析。零售是将分析外包给改善超个性化优化供应链和库存。

Amaresh Tripathy

提高预测的准确性。Tripathy表示:“企业与服务提供商合作的主要原因是为了更快、更智能地访问它们的数据，提高业务价值。”一些企业正在形成外包关系，将薪酬与提高准确度等业务结果联系起来。例如，Genpact有一些战略合作伙伴关系，它致力于为一家CPG公司提高x%的预测准确性或减少y%的库存水平，客户用来转移或分担风险。

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。

“如果我想为重复购买的可能性创建一个算法，我不想要一个静态算法。我希望能够配置算法，甚至在可能的情况下拥有代码，”沙因说。

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并找人来做实现和测试工作。Taub表示:“就像传统的IT外包一样，通过分析外包，你可以在给定的时间内完成更多工作。

诀窍是真正了解你需要什么。外包合作伙伴可以帮助团队导航数据科学家之间的微妙区别Python程序员碰巧知道一些数据科学图书馆。

访问域知识。Charles Miglietti，Charles Miglietti，Toucan Toco的Carles Miglietti表示，外包提供企业在需要的时候获得数据分析专业知识，并让他们在需要的特定领域找到具有最新技能的专家。一个双平台。这种专业知识可以采取专业知识的形式评估，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，专家可以帮助解决数据收集问题这是费力的，需要涵盖大型分销网络的协议。

Miglietti说:“选择一个在你的领域具有专业知识的合作伙伴，你也可以期待获得对行业最佳实践的有价值的新见解，以及使用数据和基准指标来指导你的业务战略的强大的新的特定行业的方法。”

采用突破性技术。企业在实施突破技术时，往往会转向分析外包，而这些突破技术远远超出了它们现有的技能水平。SAS研究所(SAS Institute)人工智能和分析主管戴维•塔林(David Tareen)表示:“这类项目更难执行，但也为客户提供了新的收入来源和独特的差异化。”例如，他的团队与一家公用事业公司合作，该公司希望使用无人机和计算机视觉来监测地下热管，以确定泄漏位置并安排维修。这需要安装在无人机设备上的热探测摄像头将视频数据传输到深度学习模型它经过了识别小泄漏位置的训练。

提高数据讲故事。分析外包可以改善数据叙事，这是一种数据解释和分析的叙事方法，可以让商业沟通更有说服力、更令人难忘。

伊万kot.

“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，运营经理可能认为他们的目标仅仅是改进他们的度量标准，比如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。

“所有的叙述都是相关的，但几乎没有人有一个更大的画面，无法理解他们的努力如何促进共同使命，”Kot说。双顾问可以累积所有现有的叙述，并将数据视图的不同视图连接到指导每个人的相干故事中。

加速上市时间。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。

同样的dixit.

治疗报告。Dixit说，外包公司还可以帮助优先考虑重要分析以改善特定的决策过程。他的公司已经看到许多与销售，营销，支持和保障有关的商业职能的分析外包，帮助优先考虑与特定业务成果相关的异常值。他的团队帮助一位客户分析了其支持票据数据以使自助服务处理更多客户友好。这导致了支持票数量的显著减少，节省了数百万美元。

平衡的技能。虽然很多企业都有投资巩固他们的数据在美国，发现有意义的见解的艺术和科学需要平衡新的技能，包括领域理解、统计、技术和讲故事。有这些高度专业化和高需求技能的候选人很难被雇佣，提供有吸引力的职业道路，并为许多组织保留。

“外包分析通过了将这些各种交叉技能带来对分析公司的负担，专注于培训，梳理和辅导这些高级需求技能，”布里奥的Sandhya Balakrishnan，Region Head，Data Analytics and Engineering。

虽然外包并非在所有情况下都是理想的情况，但在数据分析中使用外包可以更容易地分配工作负载，提供不同的模型视角，减少瓶颈，同时通常还能降低成本。因此，数据分析功能的外包在各个层面都越来越普遍。