どうすればデータ駆動型の組織になることができますか?

データ駆動型の組織は、日々の意思決定においてデータとその影響を最適化しようとします。 生の数値を実用的な洞察に変え、実用的なポイントを生のデータに戻すための完全なプロセスがあります。 この悪循環が、これらのデータ駆動型企業をあらゆるレベルで駆り立てるものです。 データが不足しているということはありません。 しかし、どうやって質の高いデータを収集するのでしょうか? また、データを会社にとって最適な意思決定に変換することは、真の課題です。 Web クロール会社はこれを支援できますか? まず、データ駆動型企業の原動力について詳しくお読みください。

意思決定のあらゆるレベルで証拠に基づく文化を育むことは、企業が客観性を保ち、不安定な水域をテストするために非常に重要です。 これは、データ駆動型のすべての企業に共通するスレッドです。 データを受け入れる決定的なフレームワークはありません。 また、新しい組織はより機敏で変化を受け入れるため、より簡単です。 特に 2020 年のパンデミックの間は、ほとんどのスタートアップ企業がデータの可能性を解き放ち、流れに逆らって船を操縦しようとしました。 データはまさにその場所にあります。

では、データ駆動型の組織を強化および発展させるにはどうすればよいでしょうか?

データドリブンに必要なことを理解する

データは、もはや企業活動の副産物ではありません。 今、積極的に求められています。 テクノロジーとアプリケーションは現在、質の高いデータを抽出し、それに基づいて意思決定を行うように設計されています。 組織のシステムは、流れを促進するために、すべての主要な意思決定者のためにデータを民主化する必要があります。 データは、期限がなければ本来の価値を失います。

また、データドリブンな組織になるという目標を明確に定義する必要があります。 データは目的ではなく手段です。 ダッシュボードの数字に文脈上の意味を与えます。 文字通りの値だけではありません。 その結果、多くの必然的な状況でそれらを利用できるようになります。

新しいテクノロジーをためらわないでください

テクノロジーとデータは、実際には、何かを見るための 2 つの異なる方法にすぎません。 データを抽出し、そのデータをフォーマットし、そのデータを保管し、そのデータを使用するには、テクノロジーが必要です。

Excel シートやダッシュボード、エンタープライズ データ ウェアハウス、データ マート、社内外の主要な通信手段としてのメールなど、時代遅れの技術プロセスを持つ企業は、多くの場合、不必要な量の冗長データを保存していません。 これは通常、データ耐性があることに起因します。

組織をデータに抵抗する組織からデータ駆動型の組織に変える原動力は、新しいテクノロジーを受け入れる意欲からのみ生じます。人工知能主導の分析、データ プール、Slack、クラウドなどのコラボレーション ツールを備えた最新のテクノロジー ポートフォリオに投資することです。ベースのデータ ウェアハウス、拡張分析、およびプレミアム Web スクレイピング ソリューションです。

職場文化を変える

もちろん、言うは易く行うは難しです。 しかし、小さな一歩が最終的に目に見える違いを生む可能性があります。 いくつかの簡単な手順を次に示します。

a)。 職場での好奇心を奨励する:誰もが多くの質問をするのに十分な力を与えられていると感じる必要があります。 実行可能な回答を提供するために利用できるリソースも必要です。 KPI は、定期的にコンポーネントに分解して、物事とそれをどのように実行するかについて新たな見方を提供する必要があります。 興味のない人でもやる気を起こさせるのに十分です。

b)。 グロース ハッカー:グロース ハッカーは、多くの場合、スケーラブルな成長を唯一の目的とするシリアル イノベーターです。 彼らは基本的に入ってきて、それ以外の場合は受動的な職場で物事を揺るがし、誰もが考え続けるようにします. チェンジ エージェントを導入することは、データの世界でスピードを維持するために非常に重要です。

c)。 イノベーションを祝う:ブレーンストーミング セッションを実施します。 お互いのエネルギーを養います。 わだち掘れになって同じような決定を下すのを思いとどまらせます。 エネルギー。 虚栄心の指標を思いとどまらせます。

d)。 方程式をひっくり返す: 「この問題を解決できるのはどのようなデータか?」という文化を育むことを奨励します。 「データを使用してどのような問題を解決できるか」と尋ねるのではなく、

e)。 共同作業:最善の共同組織モデルは存在しませんが、最も成功している企業は、ある程度集中化されたすべてのビジネス ユニットの奥深くにデータインサイトを埋め込んでいます。

すべてのデータを民主化

サイロで作業している組織では、関連する企業データにアクセスできる特定の部門しかないことがよくあります。 私たちが進んでいるペースでは、データを公正にするための指針となる原則、つまり検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能を採用する必要があります。

a)。 Findable : これは Web クローリング サービスの範囲内です。 プレミアム サービス プロバイダーに投資することで、識別メカニズムを通じて定性的で機械が発見可能なデータを抽出することができます。

b)。 アクセシブル: これは、データを利用可能にして入手可能にすることに関するものです。 規制の厳しいビジネスでは、アクセスの照会によってセキュリティが侵害されないようにすることが重要です。 適切な裁量レベルは、統治原則に基づいて行使されなければなりません。

c)。 相互運用性: これにより、組織単位間での体系的なデータ交換が可能になります。 統合が必要なので、少し難しいかもしれません。 しかし、セマンティック モデルに基づいてデータ イニシアチブを開発すると、会社がデータ駆動型になるのに特に役立ちます。

d)。 再利用可能: これにより、分野を超えて可能な限り幅広い再利用が可能になり、他のビジネス ユニットとの統合も最小限で済みます。

データ リテラシー

データ駆動型の組織に力を与えるには、誰もが純粋なデータの言葉で話す必要があります。 これを実現するには、適切なアップス キリングが必要です。特に、悲惨な数の従業員が機械学習と人工知能という用語をほとんど同じ意味で使用している場合は特にそうです。 データ リテラシーは、当て推量や一般的な説明にこだわるのではなく、具体的な内容に道を譲ります。

ビジネスのあらゆる部分にデータを埋め込む

データはしばしば不信感を持って見られます。 データを仕事のあらゆる部分に真に統合するには、従業員がデータを新しい観点から見始める必要があることを確認する必要があります。 それは抑止力ではありませんが、非常に強力な意思決定の助けとなります。 データ戦略担当副社長の Asif Syed 氏は、次のように述べています。 「私たちのデータ文化はビジネスに不可欠な部分であり、私たちが解決しようとする問題はすべて、この一見巨大なビジネス問題を解決するためにどのような洞察やデータが必要なのかに主に焦点を当てた一連の質問から始まります。」

Harvard Business Review の調査「 The Evolution of Decision Making: How Leading Organizations Are Adopting a Data-Driven Culture 」では、データに依存する組織はより良い財務結果を期待していることがわかりました。 たとえば、データの巨人である Google は、データ主導の意思決定とほぼ同義です。 実際、会議で簡潔な回答ではなく、質問について話し合うことは、会社の本質的な文化です。

データのみを原動力として使用する企業から学ぶべきことは常にたくさんあります。 それは長い、長い旅です。 しかし、取る価値のあるもの。 このブログを気に入っていただけたなら、きっと気に入っていただけるはずです。 以下のコメントセクションに貴重なフィードバックを残してください。