1995年，如果您要打印出客户关系管理系统捕获的所有数据，您可以在曼哈顿岛上填充覆盖一块方形块的文件柜。立即重复演练，文件柜会覆盖整个岛屿。在过去的二十年中，我们可以获得的客户数据量增加了110,000％。然而，根据学术研究人员，预测的准确性实际上已经从84升至76％。独自一人，美国公开交易公司在收入中预测超过2万亿美元。关键外来的是，在提高性能方面，单独的数据不会移动针。相反，将数据放在工作中是真正的重要性。

本周在DreamForce，Salesforce.com在利用Wave的首次亮相利用数据的力量时，Salesforce.com在其长期预期的分析云服务中获取了自己的挥杆。虽然有许多关于新产品的开放性问题，但很明显，波浪超出了许多现有的可视化和发现工具，其游戏用户界面（Salesforce的术语）和移动友好架构。虽然Wave最肯定为前线业务用户的Quiviver添加新箭头，但它缺乏更激进的转换，允许公司从数据驱动的发现移动到数据驱动的执行。好消息是这种转变已经在进行中。以下是我从客户和合作伙伴收集到的一些洞察力，这些洞察力在努力将数据与行动连接数据时打破新的地面。

使用您的数据来打破规则

LinkedIn利用了它收集的大规模的社交数据，完全改变了代表的领土和管理的方式。传统智慧决定了地理上定义了地区，并且该代表将根据物理接近到任何给定的补丁。公司采取这种方法，因为他们认为代表具有更强大的本地网络。但在一个越来越瞬间的社会中，那就不再是这种情况。所以，LinkedIn采取不同的方法。它通过评估他们的关系来为代表生成“社交接近索引”分数，然后在这些关系周围构建区域分配。代表可能会呼吁在该国另一方的一个帐户上，但是密切关系通常被证明比地理遍布更强大。

人性化数据

IBM Watson团队的成员召开了将数据投入工作的另一个关键因素 - 人性化。从历史上看，程序化计算已经强迫人们适应机器并谈谈它的方式（在这里插入您喜欢的编程语言）并根据刚性协议（房屋中的任何SQL程序员都提出问题）。但IBM的认知计算倡议背后的前提是，机器应该符合人类世界。

案例案例 - C9与IBM Watson之间的新合资，称为销售顾问。该解决方案允许销售代表使用销售代表的白话提出疑问。例如，当代表类型“我需要一些指针时，关于如何与CTO桥接，”IBM Watson使用自然语言处理来了解问题背后的意图。然后，它扫描C9汇总的非结构化销售数据的大规模语料库，并返回一组响应，描述如何与首席技术官员运行富有成绩。要满足那种互动体验，您需要一个真正的应用程序，而不仅仅是一组可视化工具。

手中的洞察力在PC上值得两个

Marketo在销售执行时，在同一页面上保持快速扩展的全球销售组织的数据策略中心。为此，他们希望利用移动设备在“决定时刻”中公开重视的技术。Marketo而不是将负担施加在寻找相关信息的REP上，并开始挖掘上下文知识并提供适当信息的解决方案。例如，代表可以从他们的手机中提取C9的移动oppScore，以获得关于交易是否会关闭的预测数据，并立即遵守将转移到前进的立即行动。

关于数据的新视图

在过去的二十年中，公司在学习他们可以了解客户和前景的一切时，公司设定了景象。虽然像波浪这样的新解决方案允许我们发现我们收集的数据的有趣的新方面，但最令人兴奋的创新是专注于在算上最令人互动的时刻提供更多可操作的见解。

Michael Howard是C9的首席执行官。