最近，我从我们的重要分析研究调查中注意到一个有趣的数据点:58%的受访公司声称正在实施或试点分析项目，但只有11%的公司看到了巨大的商业影响。的原因吗?我相信，虽然这些程序通常是由正确的愿景引导的，但它们中的大多数不一定得到所需执行的支持。
其中一些执行工业分析的失误导致制造公司高估了他们的分析成熟度——这种高估直到他们最终在后期遇到障碍才意识到，迫使他们停下来，重新开始工作，导致业务运营停滞或没有价值。
在这篇博客文章中，我们将使用来自LNS最近的调查和成熟度模型的数据点118金博宝app＊强调公司在分析过程中可能犯的一些错误，并提供可操作的建议。
推荐# 1:将转换目标和度量与战略业务目标对齐
每个转型项目都需要确定目标，并报告指标，以支持和监控这些目标的进展情况。LNS研118金博宝app究成熟度分析表明，大多数接受调查的公司都是正确的:超过三分之二的公司，无论成熟度水平如何，都表示他们有明确的目标和指标，并始终报告这些指标。
然而，公司的不足之处在于将这些目标和指标与公司的战略和整体业务目标联系起来。如果做不到这一点，就会导致分析用例、现有程序和领导团队设定的愿景之间的不一致。分析用例应该是现有管理系统和战略计划的嵌入部分，而不是作为另一个单独的计划来实现。
推荐# 2:在处理数据之前，不要专注于分析
这是我们看到公司在分析过程中最常犯的错误。虽然每个人都对从事分析工作感到兴奋，但对数据工作却不太感兴趣。通过处理数据，我的意思是确保在正确的时间以正确的格式将正确的数据提供给正确的人。这包括几个步骤，如开发健壮的机器连接、实现公共数据模型或数据中心，以及创建多个数据托管角色来管理数据访问和质量。
上表反映了这一点:虽然40%的公司早在第一个成熟度级别就在公司范围内广泛交付数据和分析，但其他数据连接和建模最佳实践的数字并没有说明同样的情况。
推荐# 3:预测分析不是开始，也不是结束
预测分析用例，如预测机器故障、质量缺陷、供需波动，一直是工业公司最受欢迎的用例。然而，我认为公司在这方面犯了两个错误:
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他们要么从预测用例开始分析之旅，而不具备所需的基本功能。
或者，他们没有超越预测分析。
118金博宝appLNS Research的分析框架将预测分析作为分析之旅的中点，而不是开始或结束。理想情况下，公司应该首先实现上述所需的数据功能，并从基本的描述和诊断功能开始分析之旅。只要在正确的时间向正确的人提供数据和一些基本的分析，就可以实现巨大的价值——充分利用这一点。预测用例应该是分析的第二步或第三步。
拥有预测分析的公司应该转向说明性和预测性分析。例如，一旦您预测到资产的振动读数呈上升趋势，并且很可能会发生故障，规定性分析就会提供必要的操作来防止故障，而预测则通过显示可能的结果来更进一步。
然而，这里的关键步骤是通过将预测、处方和预后作为用于重新训练模型的自我学习系统的一部分来关闭循环。这一自我学习步骤确保了闭环系统，并提高了整体分析模型的准确性。
基于这些建议，LNS Research将建议当今正在进行各种转型118金博宝app计划的行业领导者重新评估其分析计划的当前状态，并解决任何差距。
＊LNS研118金博宝app究成熟度模型根据采用最佳实践能力将公司分为五个成熟度级别(1级是最不成熟的)。上表中显示的数字表示在每个成熟度级别上对应的最佳实践功能的采用率。
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