如何&為什么要成為一家數據驅動(dòng)的企業(yè)?

近幾年關(guān)于數據的價(jià)值,不管是小企業(yè)還是大企業(yè)都嘗到了“甜頭”。數據,這涉及從公司內部和外部提取有用的信息。這些告訴我們的真正好處是,有了這些數據,您將能夠做出數據驅動(dòng)的決策——這應該比常規決策更好晨炕。雖然擁有更多證據(即數據)來(lái)支持您的業(yè)務(wù)決策的想法聽(tīng)起來(lái)不錯,但是實(shí)際上需要弄清楚的是如何獲取這些數據才更具挑戰性。

數據驅動(dòng)意味著(zhù)什么揩榴?

成為數據驅動(dòng)型公司不僅僅是收集數據并偶爾看看數據缠鸠。要真正實(shí)現數據驅動(dòng)藤丛,企業(yè)需要通過(guò)分析相關(guān)數據并讓數據得出的結論來(lái)推動(dòng)公司的發(fā)展方向,從而做出每一個(gè)決策。

為什么數據驅動(dòng)很重要?

為什么數據驅動(dòng)很重要亥护?簡(jiǎn)單的答案是,基于證據做出的決策比基于可能有偏見(jiàn)的直覺(jué)誉简、假設或感知的決策可靠得多馆衔。使用數據驅動(dòng)的方法香追,您將能夠識別隨時(shí)間推移會(huì )出現的趨勢畏邢,這些趨勢可以為有效的實(shí)踐提供信息迫摔,幫助您意識到問(wèn)題沪蜕,并提供創(chuàng )新的ideal或解決方案煮沸。麻省理工學(xué)院數字業(yè)務(wù)中心的一項研究發(fā)現傻谁,基于數據的決策驅動(dòng)的組織的生產(chǎn)率提高了 14%固以,利潤提高了 16%滋遗。

最直接的一點(diǎn)是數據還可以為員工提供一個(gè)很好的基準识腿,將他們的行為與業(yè)務(wù)結果聯(lián)系起來(lái)确封,這將揭示新的改進(jìn)機會(huì )枯怖。然后績(jì)效評估可以基于可衡量的成就惩投,管理人員能夠看到整個(gè)組織的表現以及組織的優(yōu)勢和劣勢所在捷泞。

數據驅動(dòng)策略的 4 個(gè)步驟

1. 獲取盡可能多的數據

做出數據驅動(dòng)決策的第一步是擁有數據。對于數據量小的,可以人工收集即可。如果涉及到大規模的網(wǎng)絡(luò )/系統數據時(shí),您必須采用數據采集系統來(lái)進(jìn)行完成。在《大數據:什么是Web數據采集囤采?為何如此重要?一文中,詳細的介紹了:

  • 什么是數據采集?
  • 數據采集有哪些特點(diǎn)甚岩?
  • 從網(wǎng)絡(luò )上抓取的數據有哪些用處?

尤其是最后一點(diǎn),可以進(jìn)入文章中進(jìn)行詳細的了解胸立,獲取更多的 Web 數據采集在不同行業(yè)的用處。

2. 設定可衡量的目標

設定可衡量的目標,比如收入增加20%;比如數據驅動(dòng)軟件智能的詳細功能;比如看板數據的展示等你等。迫使您分析未能實(shí)現目標的原因,證明哪里出了問(wèn)題的方法就是查看數據。這應該可以幫助您開(kāi)始了解哪些變量會(huì )影響您業(yè)務(wù)的哪些部分。你所做的一切都應該有一些可衡量的輸出。這些“目標”不僅僅是高層次的,同時(shí)也是與數據帶來(lái)的業(yè)務(wù)相關(guān)的每一個(gè)人。

3. 確保數據對所有人可用

收集并存儲所有這些數據后,您需要確保組織中的每個(gè)人都可以使用這些數據赛喊。數據不應該只掌握在 IT 部門(mén)的數據工程師的手中。為了培養數據驅動(dòng)的文化,每個(gè)部門(mén)都需要擁有他們做出與其相關(guān)的決策所需的數據的所有權。為了使這成為可能,培訓員工具有更多的數據素養非常重要。

當然,為了支持向所有人提供的數據有用,那么企業(yè)團隊中中應該有這樣的一個(gè)支持數據驅動(dòng)的決策制定者稠眠,并使用自上而下的授權和指導來(lái)推動(dòng)文化轉變。

4、重點(diǎn)事項——從管理者開(kāi)始

成為數據驅動(dòng)型企業(yè)的最佳方式就是將其列為優(yōu)先事項耀即,從高級管理者開(kāi)始,企業(yè)中的每一個(gè)人都要接受數據驅動(dòng)的方法,培養數據驅動(dòng)決策的文化。

具有前瞻性的那些公司早已經(jīng)將數據集成到數據運營(yíng)中耕突,他們將數據置于幾乎所有重要決策的核心位置,使數據成為有價(jià)值的核心資產(chǎn)。他們允許對正在制定的業(yè)務(wù)決策提出質(zhì)疑,甚至是異議,只要質(zhì)疑是基于數據分析而來(lái),這就是成為數據驅動(dòng)型企業(yè)的意義所在。

趕快行動(dòng)吧!邁出第一步——數據采集碱糖,獲取盡可能多的數據!

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