如何成为数据驱动的组织？

数据驱动型组织寻求在日常决策中优化数据及其影响。 他们有一个彻底的过程，可以将原始数字转化为可操作的见解，并将可操作的点再次转化为原始数据。 这种恶性循环是推动这些数据驱动公司在各个层面上的动力。 没有真正的数据缺乏。 但是我们如何收集质量数据呢？ 此外，将数据转化为最适合贵公司的决策是一项真正的挑战。 网络爬虫公司可以提供帮助吗？ 让我们首先阅读更多关于驱动数据驱动公司的因素。

在决策的各个层面培养以证据为基础的文化对于公司保持客观并测试不稳定的水域非常重要。 这是所有受数据驱动的公司之间的共同点。 没有明确的框架来包含数据。 此外，对于较新的组织来说，这更容易，因为它们更敏捷并且更容易接受变化。 尤其是在 2020 年的大流行期间，大多数初创公司都试图释放数据的潜力，以驾驭潮流。 数据确实在它所在的位置。

那么，如何加强和发展数据驱动的组织呢？

了解数据驱动的含义

数据不再是公司行为的副产品。 现在正在积极寻求。 技术和应用程序现在旨在提取质量数据并根据这些数据做出决策。 组织的系统应使所有关键决策者的数据民主化，以促进流动。 如果没有时间限制，数据就会失去其内在价值。

此外，您需要明确定义成为数据驱动型组织的目标。 数据是实现某事的手段，而不是目的。 为仪表盘上的数字提供上下文含义。 不仅仅是他们的字面价值。 这样它们就可以在许多必然的情况下被利用。

不要回避新技术

技术和数据实际上只是看待事物的两种不同方式。 您需要技术来提取数据、格式化数据、存储数据以及使用数据。

拥有过时技术流程的公司（将 Excel 表格和仪表板、企业数据仓库、数据集市和邮件作为内部和外部通信的主要手段）往往会存储不必要的冗余数据量。 这通常源于数据抗性。

将组织从数据阻力转变为数据驱动组织之间的驱动力仅源于接受新技术的意愿：投资于具有人工智能驱动分析、数据池、协作工具（如 Slack、云）的现代技术组合基于数据仓库、增强分析和高级网络抓取解决方案。

转变你的工作文化

当然，说起来容易做起来难。 但是小步骤最终可以产生明显的变化。 这里有几个简单的步骤：

一个）。 鼓励工作中的好奇心：每个人都应该感到有足够的能力提出很多问题。 还应该有可用的资源来提供可行的答案。 应定期将 KPI 分解为其组成部分，以提供对事物的全新看法以及如何进行。 即使是不好奇的人也足以激励他们。

乙）。 增长黑客：增长黑客通常是连续创新者，其唯一目的是实现可扩展的增长。 他们基本上进来并在一个原本被动的工作场所改变事情，让每个人都保持思考。 引入变革推动者对于跟上数据世界的速度非常重要。

C）。 C庆祝创新：进行头脑风暴会议。 互相汲取能量。 不鼓励墨守成规并做出同样的决定。 能量。 不鼓励虚荣指标。

d)。 翻转等式：鼓励培养一种“什么样的数据可以解决这个问题？”的文化。 而不是问“我可以使用数据解决什么问题？”

e)。 协作：虽然没有最佳的协作组织模型，但最成功的公司都将数据洞察力深深嵌入到每个业务单元中，并具有一定程度的集中化。

使所有数据民主化

在孤岛中工作的组织通常只有某些单位可以访问相关的公司数据。 按照我们前进的步伐，我们必须采用使数据公平的指导原则——可查找、可访问、可互操作、可重用。

一个）。 Findable ：这属于网络爬虫服务的范围。 投资优质服务提供商将帮助您通过识别机制提取定性和机器可发现的数据。

乙）。 可访问性：这与使数据可用和可获取有关。 在受到高度监管的企业中，确保访问权限不会破坏安全性非常重要。 必须根据管理原则行使适当的自由裁量权。

C）。 互操作性：这使得跨组织单位的系统数据交换成为可能。 这可能有点困难，因为它需要集成。 但是，如果您在语义模型下开发数据计划，它将特别有助于您的公司实现数据驱动。

d)。 可重用：这允许跨学科最广泛的重用，这也需要与其他业务部门的最简单的集成。

数据素养

为了增强数据驱动型组织的能力，每个人都需要用纯粹的数据语言进行交流。 要使这成为现实，需要进行充分的淘汰：尤其是当数量极少的员工经常将机器学习和人工智能这两个术语几乎互换使用时。 数据素养为细节让路，而不是停留在猜测和一般陈述上。

将数据嵌入业务的每个部分

人们常常不信任地看待数据。 将数据真正整合到工作生活的每个部分，是为了确保您的员工需要开始以新的眼光看待数据。 这不是威慑，而是非常强大的决策辅助。 “我们主要将我们的数据结构集成到规定的业务功能中，”数据战略副总裁 Asif Syed 说。 “我们的数据文化是业务不可或缺的一部分，我们试图解决的任何问题都始于一系列问题，主要集中在解决这个看似巨大的业务问题需要什么样的洞察力或数据。”

哈佛商业评论的一项研究“决策的演变：领先的组织如何采用数据驱动的文化”发现，依赖数据的组织期望获得更好的财务结果。 例如，数据巨头谷歌几乎是数据驱动决策的代名词。 事实上，公司的内在文化是在会议上讨论问题而不是简洁的答案。

从仅使用数据作为驱动力的公司那里总能学到很多东西。 这是一个漫长而漫长的旅程。 但值得一试。 如果你喜欢阅读这个博客，我们相信你也会喜欢这个。 请在下面的评论部分留下您的宝贵意见。