在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为决策的基石。然而，尽管存在变革潜力，但仍有大量分析项目失败
在最近发表在《意义》杂志上的一篇文章中，我们深入研究了数据分析的复杂性，强调了以问题为中心的思维在取得成功方面的重要性
全面的分析框架
数据分析是一个涉及数据、工具和流程的广泛领域，包括计算和管理流程，从处理后的数据中提取有意义的见解，以做出基于数据的决策。在大数据时代，数据分析的挑战被放大了，因为数据集体积庞大，更新频繁，类型和质量多样
上图描绘了一个全面的、方向驱动的框架。该框架建立在五种类型的分析基础上——描述性、诊断性、预测性、规定性和认知性——提供了一个独特的视角，我们可以通过它来应对复杂性、困难，并最终确定价值
复杂性等于计算复杂性，指的是算法消耗的资源（时间和内存要求）。困难源于所研究问题的复杂性。价值是最终结果，包括更好的决策、改进的绩效和竞争力以及组织的成功等等
应该注意的是，各种类型的分析虽然按顺序呈现，但并不互斥；它们是相互连接的，并且可以基于手头的特定问题并行操作。此外，以这种方式对分析进行可视化表示反映了这样一种观点，即随着分析的发展，应该引入更高的复杂性和难度，这需要更多的资源——包括计算和人力资源。然而，现实可能会有所不同，因为在某些情况下，更高级的分析级别的实施不一定是合理的
有这么多选择，这让人想知道：为什么拥有更多的数据或复杂的数据分析工具不是成功的保证？数据分析项目可能失败的原因有很多。一个原因是，由于惰性/管理风格、阻力、缺乏领导支持、内部政治或不愿改变，不一定根据所获得的见解采取行动。但答案也可能在于缺乏以问题为中心的思考方法
理解以问题为中心的思维
以问题为中心的思维涉及到视角的有意转变，主要侧重于识别和解决现实世界的挑战。它鼓励组织不仅将数据分析视为一种技术解决方案，而且将其视为解决特定问题的一种手段
我们论点的本质在于及时决策和针对特定问题定制分析解决方案的重要性。这不是淹没在数据的海洋中，也不是使用最先进的工具；这是关于对问题的深入理解和计算资源的战略部署。通过采用这种方法，我们可以将模式从高失败率转变为数据分析项目蓬勃发展并提供切实价值的环境。分析的未来是以问题为中心的
好处很多。通过采用以问题为中心的思维方法，组织可以培养一种持续改进的文化。与其将挑战视为障碍，不如将其视为创新和增长的机会。这种心态鼓励团队积极发现问题，严格分析问题，并实施有针对性的解决方案
以问题为中心的思维的迭代性质不仅增强了分析策略的适应性，而且促进了解决新出现问题的积极方法。最终，优先考虑以问题为中心的分析的组织能够更好地应对不断发展的商业环境的复杂性，并取得可持续的成功
认知分析的力量
还需要注意的是，随着认知分析的兴起，数据分析的未来将发生革命性的变化。随着技术的不断进步，传统的数据分析方法正在让位于模仿人类认知功能的更复杂的方法。为了达到这一复杂程度，认知分析需要人工智能、机器学习算法（特别是强化学习）、语义、博弈论和深度学习模型的帮助
通过利用认知分析，企业可以发现隐藏的模式，了解复杂的关系，并实时做出更明智的决策。这一演变代表着数据分析能力的巨大飞跃，“推动”组织走向一个不仅分析数据，而且全面理解和战略性应用数据的未来
随着组织寻求从数据中获得更大的价值，认知分析成为创新的灯塔，突破了可能的界限。这就像探索数据思维的未知领域
认知分析不仅仅是处理数字；这是关于回答一个更深刻的问题：“可能发生的事情有多大程度？”这是关于对数据进行“深入观察”，剥离层次，揭示隐藏的模式，否则这些模式可能会避开我们。想象一下，这是一种复制人类思想的探索，模仿我们自己大脑的复杂运作
结论
随着数据分析领域的不断发展，以问题为中心的思维将仍然是寻求充分利用其数据力量的组织的指导原则。在这种动态的格局中，很明显，每种类型的分析都提供了独特的价值主张，而且在分析领域，一种规模并不适合所有人。因此，关键是要与
此外，深入研究认知分析领域可以放大创新潜力，利用先进技术复制人类思维过程，释放前所未有的洞察力。最终，重点在于认识到分析的未来取决于以问题为中心和尖端认知分析的整合。这种组合为在不断发展的商业环境中取得可持续成功提供了一条复杂的途径。
这个故事是科学X对话的一部分，研究人员可以在这里报告他们发表的研究文章中的发现。有关ScienceX对话以及如何参与的信息，请访问此页面。
