数据分析让让企业决策更加科学

2021/7月/07大数据分析, 大数据技术与运用0 条评论

与石油或货币一样,数据是一种有价值的资源,具有巨大的潜力。但是,太多的组织将目光投向了收集数据,或者更糟的是,只有在孤立的流程或部门中使用数据时,它们才应该专注于在日常运营中应用数据。
当然,技术是难题的一部分,但在真实的数据文化中,高管们有能力通过更高效的流程激发创新并发现新的商业机会。持久的成功依赖于更智能的分析注入流程以及文化和人的融合。这是一个大胆的举动,需要高层的承诺——推动所有利益相关者的战略决策,无论其职称或部门如何。
新视角
充分利用数据和分析的组织持有这种战略思维。他们看到、使用和完善的数据以获得竞争优势。在2020年12月的《哈佛商业评论》(HBR)调查中,近90%的受访者认为数据分析对公司的业务创新战略至关重要。然而,尽管数据分析被引用为增强客户体验 (CX) 和运营效率,但参与者表示,数据分析并非通常应用于推动创新或新业务机会。那么,有什么阻碍呢?获取数据比将其转换为可用的见解要容易得多。此外,转向数据主导的商业文化也具有挑战性。例如,如果负责人对在全企业范围内进行理想共享数据的正确政策、道德和治理缺乏信心,这似乎有风险。但是,健康数据文化中的领导者更了解并接受风险,并尽一些必要的努力使数据变得有用。
从决策层开始
在整个组织中注入分析需要战略规划、深思熟虑的执行和执行领导层对真正和持久影响的坚定承诺——这对任何公司来说都是一项艰巨的任务。
领导一个以数据为中心的组织并不一定需要整个取得的数据科学学位,尽管负责人必须掌握标准数据原则的工作知识。领导者对所需的见解有了了解,对干净数据的欣赏,以及识别数据差距的能力,因此能够更好地改进决策过程。在将分析注入现有工作流程之前,高管们有机会对员工进行数据素养的重要性教育。
在舒适区内  
HBR 调查中的受访者对培训不力和缺乏员工技能表示担忧,认为这是广泛使用数据的障碍。他们也强调缺乏高质量的数据。但在数据驱动的文化中,常规应用、工作流程和流程都注入了分析,因此培训最多是不必要的或最少的。多个步骤可以更容易地自动化,实现无摩擦的用户体验。分析能力被编织成积极使用的工具,将洞察力和可操作的智能交到触手可及的地方——它随时何地需要,从而在上下文中做出明智的实时决策。
考虑智能手机、”健身”手表、身临其境的应用程序和网站等设备让我们渴望即时满足和个性化。在工作场所也没什么不同。员工希望在何时何地提供相关、最新的见解,无需学习如何使用新软件。对不断变化的条件或问题的警报是一个受欢迎的奖金,扩展了注入分析的效用。
将分析融入到当前技术中
需要注意的是,组织的技术选择可以降低数据可见性。相比之下,分析输液会向需要数据的人提供数据和可操作的智能,当他们需要数据时,在工作流程中,他们习惯于这些数据和可操作的智能。
如何使用数据必须影响技术选择。这为加强整个组织(甚至在组织外部)与合作伙伴、供应商和客户采用数据战略提供了持续的机会。在 C 级达成共识后,根据需要定义、评估和修改目标。虽然数据民主化并非没有风险,但它定义了认识到以数据为中心的组织的内在价值的领导力。
将数据分析融入企业
数据可能是一种祝福和诅咒,尤其是没有利用这些数据固有价值的基础设施和流程,再加上不断收集的数据流并添加到您现有的武器库中。数据脏污、跨系统无法访问或仅与少数利益相关者共享,只会使问题恶化。幸运的是,对于大多数组织来说,通过调整公司心态,可以充分利用数据。实现数据访问(贯穿整个系统、流程和人员)为分析注入的环境奠定了基础。这是一个新的景观,智能决策发生在需要的时候。对于公司领导者来说,这是朝着培养数据驱动型文化迈出的大胆一步,在组织内具有推动和激励成功的力量。

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