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  • Mercy Shao

如何建立數據驅動(Data-Driven)公司?



隨著技術的發展及2020上半年疫情影響,擁抱數據的價值越來越顯而易見。今年八月,麻省理工學院首席數據官和信息質量研討會上,分析平台提供商ThoughtSpot的首席數據戰略官Cindi Howson提到,數據驅動的企業能獲得更高的收入、改善客戶服務、提高工作效率,從而獲取更高的利潤。

然而,僅僅是渴望數據帶來的價值,並不能讓公司成為數據驅動的企業。有些公司專注於建立數據團隊、有些公司投入技術發展並將分析納入公司數位轉型中的一級戰略。然而,根據2019年針對全球領導人的調查結果發現,61%的領導人將文化視為企業轉型的最大障礙。Howson認為,文化通常是由公司領導者來設定的,從而改變基層文化是可能的,但期待這種文化從基層員工中冒出來,是很困難的。今年,麻省理工學院的研討會上,綜合所有講者的分析,歸納出六種方法得以增強企業的數據文化。在此之前,先定義何謂數據驅動文化。

數據驅動文化的兩個層次融合

數據驅動文化是根據數據的事實制定決策,以排除經驗、直覺、感情的干擾。而數據的事實,可能包含收入、利潤、分析模型、質化數據等簡單的關鍵指標。

數據驅動需要兩個層次的融合,一方面需要利用各部門的見解,但數據使用範圍卻是在更高的企業層級上進行的。以至於所有員工得以更積極的用數據改善日常工作,而策略及管理層能夠制定更好的決策、更有效的舉措,並充分挖掘公司的潛力以創造更顯著的競爭優勢。因此,建立一個文化框架以促進成員協作,然後將數據移至決策中心。這個過程需要提出新的數據驅動用例、發現數據模式、分析解決方案以查看操作流程中的關鍵效用點。

增強數據文化的六種方法

1. 完全理解數據驅動的意涵

美國進出口銀行副首席數據官 Andrea Gibbons表示,數據不再是業務流程中的副產品,而是圍繞業務決策所需數據來設計應用程序和技術。也就是先決定業務決策需求,發現解決需求所需要的數據,最後才設計應用程序。公司需要考量系統工程和數據整合,使合適的人訪問數據以更快做出決策,而不是將數據轉存到某個地方、按摩和安排、進行更好的分析,然後在一周後、一個月後或甚至一年後才做出決策。


2. 擁抱新技術

對新的做事方式持有開放的態度是關鍵,而這個關鍵態度會體現在技術和文化的改變。Howson說,技術過時的公司,通常具有儲存數據的文化,也常常缺乏領導力,員工抵制變革、自滿、不願使用其他地方創建的技術、對失敗的恐懼,都是採用數據文化的障礙。

相對的,公司應該投資具有人工智能驅動的洞察、數據池、協作工具(例如Slack),讓基於雲端邏輯的數據倉庫和增強分析能力的產品結合。這會與創新的文化有關。在這種文化中,實踐了數據民主化、透明化與信任,彼此共享專業知識和見解,讓人民感到有能力並充滿活力的擁抱新事物。

" 技術過時的公司,通常具有儲存數據的文化,也常常缺乏領導力,員工抵制變革、自滿、不願使用其他地方創建的技術、對失敗的恐懼,都是採用數據文化的障礙。"

3. 破壞現有文化

  • 引入變革者。這可能意味著要雇用像首席數位官這樣的人,他們通常是「系列創新者」,進入公司並各種動搖僵化文化和流程。這是一個流失率很高的角色,因為變革推動者往往傾向取得成功,然後前往下一個挑戰。

  • 激勵創新。公司應該問自己如何進行創新,以確保員工不會因嘗試新事物而受到懲罰。某些公司接受黑客松,或邀請團隊解決棘手的問題,甚至慶祝失敗。

  • 面對殘酷的事實。當數字不好時,公司文化將如何應對?成功的公司避免使用「虛榮指標」以至於員工隱藏表現不佳的數據,而是選擇直接解決問題。

  • 確定「對我有什麼幫助」。公司需要將專注力從數據轉向公司需求,從「我需要什麼數據?」變成「我可以使用數據解決什麼問題?」

  • 組織協作。要取得成果就需要一種協作的方法,這意味著一些公司將需要圍繞數據和分析進行重組。這可能意味著將業務人員、技術人員和編碼人員結合在一起。豪森說,雖然沒有一個最佳的組織模型,但最成功的公司在每個業務部門中都嵌入了數據和分析,並具有一定程度的集中化。


4. 數據公平:可查找,可訪問,可互操作,可重用

「人們可以找到數據嗎?」 治療公司Cellarity的首席數據官Milind Kamkolkar認為,這個基本問題通常會解決許多潛在的問題。在存在業務孤島的組織中,這尤其是個問題。

觀察員工與數據之間關係的一種方法是FAIR,這是歐洲一組研究人員創建的數據指導原則。

  • Findable可發現的:可發現的數據通常是CDO的主要業務問題和關注重點,特別是因為筒倉導致數據重複和缺乏協調。安全性和數據隱私也取決於可發現的數據。

  • Accessable可訪問性:這與安全角色,職責和所有權有關,並確保數據專業人員的任務是關注可訪問性。在受到嚴格監管的企業中,重要的是要確保根據規則和治理原則在正確的自由裁量級別上進行訪問。

  • Interoperable互操作性:互操作性可能很困難,因為它需要集成,但是它為企業提供了一個在數據源之間建立相關性的機會,Kamkolkar說。如果操作正確,它可以使您在語義模型下開發數據計劃,該語義模型也將與您的業務創建一種可互操作的語言。

  • Reusable可重用性:Kamkolkar說,一旦公司產生了出色的數據,確保充分利用其潛在價值就很重要。


5. 建立數據素養

為了建立數據文化,團隊中的每個人都必須使用相同的語言。專家指出,在語言通常不精確的領域,這可能會很困難,例如,機器學習和人工智能這兩個術語經常互換使用。但是,數據素養使公司中的每個人都可以使用特定的術語(而不是通用術語)來談論如何使用數據。 Gibbons說,這可能是一個艱難的嘗試。有些公司的傳統術語不具有「數據素養」,但培養數據敏銳度可能是比較不冒犯傳統的表達方法。


6. 不要將數據視為業務的獨立部分

為了在不同業務部門之間建立信任並採用數據文化,公司應重新設計員工查看數據的方式。哈特福德蒸汽鍋爐檢查和保險公司數據戰略副總裁Asif Syed說:「我們基本上是將數據組織整合到業務職能中。數據辦公室是業務組織的一部分,我們試圖解決的任何業務問題都始於一系列質疑,重點是解決問題需要哪種分析或數據。」

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