分析與數據科學

想讓生成式AI模型成效卓著，企業必須在數據上做好準備，必須好好整理那些相對非結構化的數據，讓數據更精準、更新、更獨特。

對渴望保持領先的私人投資人來說，從找出潛在投資機會和進行盡職調查，到提高投資後的價值，使用外部數據與人工智慧能在市場中獲得關鍵性的優勢。

許多業務銷售或行銷人員，仍只是把生成式AI當成一種新鮮的科技工具而已，而忽略它能帶來革新工作型態的能力。若要在銷售環境下運用生成式AI，就必須要有創意和互動，以提升商業敏銳度，以及對顧客的了解，最終提升銷售人員的績效。

企業必須回答兩個問題：第一，我們產品使用數據的廣度如何？第二，我們產品使用數據的豐富度如何？這兩個問題的答案有助於企業打造4類融合策略：融合產品、融合服務、融合系統與融合解決方案。融合策略的架構具有動態本質。大部分企業都會從只需要最低數據量就可以建立的融合產品策略著手，然後隨著經驗的累積拓展到融合服務與融合系統，接著可以努力推進到創造最多價值的融合解決方案。

數據已成為現代企業不可或缺的重要資產，轉型為數據驅動的企業，是領導人迫在眉睫的任務。本文分析兩家大型國際公司：漢威聯合與Chr. Hansen的成功轉型案例，討論如何將數據、數位與商業策略進行有效融合，加強競爭力。

消費者如今透過各種不同通路接觸產品和服務，銷售要有成效，就要了解他們如何面對這些通路，也要明白如何從中取得見解。銷售人員搭配數位工具－－混合式銷售－－可以幫得上忙。本文提供兩個具體案例，說明這種銷售方式的功用。

要從傳統策略轉向融合策略，工業公司必須重新思考營運的每一個面向，從如何運用數據、如何與其他企業合作，到如何服務個別客戶都包括在內。下表簡要概括傳統策略和融合策略之間的主要區別，未涵蓋所有層面。工業公司會在今日的營運方式與未來運用融合策略的營運方式之間，找到更多差異。

流程探勘（process mining）原是在流程效能出問題時用於調查的工具，但現在已經演變發展為一個平台，用於大規模監測和改善營運流程的執行，以提高流程效率，協助實現企業價值。企業領導人如何充分發揮數位探勘的影響力？關鍵在於從取得流程績效的洞見（流程探勘的初衷），發展到採取能持續改善的行動。