《竞争分析：获胜的新科学》的内容简介
《分析竞争：获胜的新科学》
这部具有里程碑意义的著作首次向企业领导者介绍了分析的巨大作用，揭示了分析如何改写竞争规则。《竞争分析》更新了新鲜内容，提供了分析竞争对手的路线图的重要意义，向读者展示了如何基于复杂的分析为其组织创建新战略。本书的作者Davenport和Harris介绍了分析竞争的五阶段模型，描述了每个阶段的典型行为，能力和挑战。他们解释了如何评估贵公司的能力并引导其走向最高水平的竞争。本书同样强调人力和技术这两个关键资源，揭示了即使是分析能力最强的公司也可以如何提高自己的水平。
这本书强调营销、供应链、财务、并购、运营、研发和人力资源的预测性、规范性和自主性分析，其中包含许多来自不同行业和商业职能的新例子，如迪士尼的度假体验、谷歌的人力资源、UPS 的物流、芝加哥小熊队的培训方法和 Firewire 冲浪板的定制。其他新主题和研究包括：
- 数据科学家及其工作
- 大数据及其带来的变化
- 用于管理和分析数据的Hadoop和其他开源软件
- 数据产品——基于数据和分析的新产品和服务
- 机器学习和其他人工智能技术
- 物联网及其影响
- 新的计算架构，包括云计算
- 在操作系统中嵌入分析
- 可视化分析
UPS的CEO对本书的介绍
我相信自满是对任何企业最严重的威胁之一。 公司如此专注于坚持到底，以至于他们听不到他们身后的脚步声，为误导的满足感付出了高昂的代价。 摄影胶卷公司并未完全意识到数码摄影带来的威胁，更不用说来自智能手机的威胁了。 依赖分类广告的报纸不会主动对 Craigslist 等在线网站做出反应。 电影租赁公司对 Netflix 这样的流媒体公司反应不够快。
故事几乎总是一样的。 赢家成为失败者，并最终成为案例的研究对象，因为继续做最初使他们成为赢家的事情更容易。 阻力最小的道路比挑战是否足以维持它的成功更舒服。
UPS 的创始人吉姆·凯西 (Jim Casey) 知道自满的危险，并提倡他所谓的“建设性不满”。 Casey 一次又一次地重组和改造 UPS 以应对一系列竞争威胁。 随着时间的推移，我们最大的竞争优势之一来自我们早期采用分析作为持续评估和改进我们业务各个方面的手段。
分析使我们能够设计出最早的手持设备之一，我们在 1990 年将它交给了我们的每一位司机。为了真正利用这些设备的力量，我们不得不将当时主要是区域性蜂窝网络的东西拼凑成一个 覆盖美国的专有网络。 这使我们能够收集有关系统中每个包裹移动的信息，这反过来又帮助我们建立了世界上最大的数据仓库之一。 我们通过分析获得的见解使我们能够达到新的效率水平，并与客户分享这一经验。
尝到了可能的滋味后，我们对分析的渴望越来越大。 我们创建了一套基于预测模型的工具，我们称之为 Package Flow Technologies。 这些工具于 2003 年部署，每年减少 8500 万英里。 通过向客户开放我们的预测引擎并向他们提供我们拥有的相同信息，他们可以直接与我们的运营互动并个性化他们的交付体验。
商业分析智能化
但对我们来说，分析大奖是我们命名为 ORION（公路综合优化和导航的缩写）的规范分析模型，它告诉我们的司机他们应该遵循哪条路线以使用最少的时间和燃料进行交付。 毫不夸张地说，ORION 彻底改变了我们的业务。 在《Competing on Analytics》一书中，Tom Davenport 和 Jeanne Harris 将 ORION 称为实时应用程序的“祖父”，并称其“可能是有史以来最大的商业分析项目”。
在数字革命发生之前，我们的经理在包裹中心内的地图上用图钉布置了司机的路线。 然后我们将该信息传输到司机的掌上电脑。 司机被教导每天遵循几乎相同的路线，首先提供我们的商业站点，然后是他们的住宅站点，因为商业客户通常要求更高。
但随着电子商务革命，住宅客户希望更好地控制他们的包裹交付时间和地点。 试图同时满足商业和住宅客户的需求通常意味着司机要多次穿越同一条道路，浪费时间和燃料。
我们的司机擅长他们的工作，他们的客户喜欢他们的可靠性和可信赖性。 但我们预见到有一天，我们的司机无法从他们的路线中获得一秒钟的效率。 当他们最好的就是我们最好的时候。 那我们怎么办？ （你必须记住，那是在 IBM 的 Watson 成为 Jeopardy 冠军之前的日子，也是在我们将早期大型机的计算能力装进口袋之前的日子。）此外，我们公司的一些人认为没有计算机可以改进经验丰富的 UPS 司机，因为他们已经做得很好了。
幸运的是，我们的工程师创建了一个长达 30 页的算法，使我们能够为我们的 55000 名司机中的每一个确定每天送货的最佳路线。 ORION 现在平均将每个司机的日常路线缩短了七到八英里，每年总共为我们节省了 1 亿英里和 1000 万加仑的燃油。 总而言之，ORION 每年为 UPS 节省和避免的成本超过 4 亿美元。
在此过程中，我们意识到我们在包裹流经我们网络时收集的数据对客户而言通常与包裹本身一样有价值。 基于从我们的网络中提取的数据，客户正在改进他们的业务流程并做出更明智的决策，这使 UPS 成为更有价值的合作伙伴。
多年来，我们的广告宣称 UPS 是一家热爱物流的公司。 我们仍然热爱物流，但我们永远要感谢分析。 从那以后，我们将分析的使用扩展到优化我们的物理网络之外，并将其应用于我们业务的许多其他方面。
汤姆和珍妮早期工作的这一修订和扩展版本通过新的应用程序、见解和预测，将分析故事向前推进。 作者展示了分析如何继续将技术从支持工具转变为战略优势。
在 《Competing on Analytics》 中，作者不仅向商业领袖介绍了分析，还让他们成为分析型竞争者，密切关注其业务和战略价值。 Michael Lewis 的书 Moneyball 可能让分析变得很酷（在 Brad Pitt 的一点帮助下），但是 Tom Davenport 和 Jeanne Harris 使它成为商业必需品。
本书的内容介绍
我们并没有发明在分析上进行竞争的想法，但我们相信这本书（以及我们之前写的文章）是第一本描述这种现象的书籍。 在本书中，您会发现比以往任何时候都更多的关于该主题的内容：更多关于概念的讨论、更多追求分析竞争的组织示例、更多需要解决的管理问题以及更具体的分析应用。
本书的第一部分列出了分析竞争的定义和关键属性，并讨论了（通过一些分析！）它如何带来更好的业务绩效。 这部分的结尾描述了竞争分析的各种应用，首先是内部应用，然后是外部应用，包括客户和供应商。
在第 1 章中，我们试图勾勒出分析竞争的一般轮廓，并提供了商业和体育领域的一些例子。 第 2 章描述了在分析方面竞争的公司的具体属性，并列出了一个组织的分析导向程度的五阶段模型。 第 3 章描述了分析如何有助于提高业务绩效，并包括有关该主题的一些数据和分析。 第 4 章和第 5 章描述了分析在商业中的一些应用； 它们分为面向内部的应用和主要涉及与客户和供应商的外部关系的应用。
商业分析的5个阶段
第二部分更像是一个操作指南。 它首先为希望在分析能力方面展开竞争的组织制定了总体路线图。 整章都专门介绍了使这种形式的竞争成为现实所需的两种关键资源——人力和技术。 最后，我们讨论了未来业务分析的一些关键方向。
这里有很多词，我们知道它们不会是这个话题的最后一个。 自本书首次出版以来，我们很高兴看到企业和公共部门如何接受分析竞争的概念。 许多学者和顾问也接受了这个话题。 许多优秀的书籍和大量文章帮助推动了该领域的发展。 关于如何实施商业智能、利用大数据、如何在供应链和营销、数据可视化、机器学习等领域创建和修改分析模型以及如何进行基本的定量和统计分析的书籍很多。 如果分析要继续繁荣和发展，世界将不得不花费大量时间和精力关注它们，我们将需要我们可以获得的所有指导。
我们尽最大努力帮助组织走上这条通往业务和组织成功的道路。 但是，重要的是要记住这只是一个概述。 我们的目标不是为商务人士提供他们从事认真的分析工作所需的所有知识，而是让您对分析竞争的可能性感到兴奋，并有足够的动力继续深造。
本书的变化
由于在过去十年中分析领域发生了很多变化，我们在本书中也发生了很多变化。 除了这个全新的介绍之外，我们保持了第一版的章节结构。 但是每一章都进行了修订，增加了新的内容主题、新的例子、新的研究等等。 第 4 章和第 5 章包含许多关于如何在组织内部和外部使用分析的示例，并且对示例进行了实质性更新。 正如读者所期望的那样，本书的第 8 章关于技术架构的内容发生了巨大变化。 未来已今非昔比，因此关于分析学未来的第 9 章也已今非昔比。 在整本书中，我们添加了以下主题的内容：
数据科学家和他们做什么
大数据及其对分析的改变
Hadoop和其他用于管理和分析数据的开源软件
数据产品——基于数据和分析的新产品和服务
机器学习等人工智能技术
物联网 (IoT) 及其对分析的影响
新的计算架构，包括云计算
在操作系统中嵌入分析
可视化分析
我们还添加了一些已经存在一段时间但在编写第一版时尚未开发的内容。 DELTA 模型是一个易于（我们希望）记住的首字母缩略词，表示组织必须解决的因素才能更好地进行分析。 它已经出现在我们的书（与 Bob Morison 合著）《Analytics at Work》 中，但我们仍然认为它是一个漂亮的框架，我们也将它添加到这本书中——主要是在第 2 章和第 6 章中。
不管你喜不喜欢，分析领域的一些事情并没有太大变化。 诸如培养分析文化、领导的重要作用以及将分析重点放在紧迫的业务问题上的关键需求等问题都与 2007 年的情况非常相似。我们在这一版中保留了所有这些经验教训 ，而不是试图找到新的例子来说明它们的重要性。 十年前，它们是最难成功的事情，今天仍然是最难的。
