数字化转型六图法：算法地图

通过数据分析提高销售水平和服务质量，越来越受到企业重视。算法在数据分析中占据重要地位。决策树、逻辑回归与线性回归、交叉验证的运用可以帮助企业在精准营销、用户画像、监测预警等方面提高精确性。

随着算法不断发展、完善，算法应用成为企业提升竞争力的手段。算法广泛应用于各行各业，比如新零售企业的客户精准运营系统，就是利用算法研发客户流失预警模型、客户交叉销售模型；政府公安部门通过算法研究犯罪行为，预测相关区域的犯罪率，构建平安社区。

 

企业可以从以下两点组织专业的算法团队，利用对算法业务和算法应用的了解，构建相关算法数据模型并形成算法地图。

01、创建算法地图的意义

企业在构建算法模型、创建算法地图之前，首先需要了解这样做的意义。

01

提升企业市场竞争力

构建算法地图可以帮助企业做出更精准的分析决策，提升市场竞争力。比如在构建用户画像中使用算法进行人群分类，找到不同人群的特征，建立用户流失模型，通过用户行为标记有流失风险的人群，分析客户流失原因，便于运营团队及时调整营销方案，通过有效手段挽留客户。

02

避免资源浪费

企业创建算法地图可以将以往开发的算法进行整理、归类和存储，避免因人员变动导致算法遗失及重复研发。算法地图帮助数字化转型团队了解公司内外部的算法资源，为接下来的数据治理及应用提供支持。

03

便于企业部署数字化方案

企业只有确定了数据资源、算法模型等基础内容，才能为下一步的人才部署、资源部署提供方案，为调整组织架构奠定基础。

构建和应用算法地图可以帮助企业推动算法在内部的使用范围和使用效率，使算法应用更加智能化，带动数字化转型的速度。

02、盘点算法模型，构建算法地图

随着数智业务的持续发展和物联网的普及，企业日常事务的数据量呈指数增长，利用算法实现数据分析的应用案例逐渐增多。提高算法的利用率也是数字化转型团体要做的事。企业可从以下3个方面来盘点算法模型，构建算法地图。

01

根据业务关系盘点已有算法

算法地图是根据业务关系进行梳理的算法规划图。算法地图可分为统计模型、挖掘模型、AI模型、行业模型、函数库和算法库等几部分。其中以决策树、K-means聚类、因子分析为代表的统计模型采用数学统计方法建立，可应用于人群分类、用户分群、满意度调查。企业在创建算法地图时可根据业务关系梳理出不同业务线上的模型地图。

02

重视算法模型的补充及智能化研发

企业在打造算法地图时可通过算法模型管理框架编排算法，研发并补齐企业缺少的算法模型，为下一步的算法应用提供便利。同时，企业可记录算法地图编排过程中的关键流程，以确定哪些算法可实现自动化，进而嵌入业务流程中的自动化决策模块。另外，企业可根据数字化转型需求，补齐企业或各类机构缺少的算法模型。

03

建立开放、共享、便于迭代的算法地图共享机制

企业在数字化转型过程中，需要根据完整的工作流程将内部已有的算法进行统一整理，按类划分，形成算法地图。在此基础上形成一个开放、共享、便于迭代更新的算法地图应用机制，以备数字化转型团队成员随时调用。

--------END--------