什么是数据驱动型公司以及如何成为其中的一员

基于数据探索和制定业务决策为公司提供了多种优势。 根据《经济学人》智能单元的一项调查，得出的结论是，采用数据驱动文化的公司在财务方面远远领先于同行。 在同一项调查中发现，大多数接受数据驱动文化的成功公司倾向于通过提供必要的培训和鼓励所有部门和员工共享数据来充分利用数据驱动的文化。 在这篇笔记中，我们试图找出“什么是数据驱动的公司以及如何成为一家？”

什么是数据驱动公司？

数据驱动的公司是培养持续使用数据和商业智能来做出所有业务决策的文化的企业。 公司的所有部门和员工都可以访问数据，公司将鼓励他们在日常业务活动和决策中接受、探索和检查这些数据。

作为一个完整的数据驱动型公司，业务目标应该是达到公司需要通过分析相关数据来接近每个决策的阶段，并且数据的使用成为所有员工和部门工作流程的自然组成部分。 无论是专家级大数据还是二次研究报告的形式，企业中的每个人都应该能够独立地利用和探索数据，即使他们正在处理大数据或不同的数据源。 关键是确保和实践所有相关数据的可用性和使用，以便做出正确的业务决策。

经济学人智库报告《培养数据驱动的文化》的作者吉姆·吉尔斯说：“人们仍然认为，应该将一名数据专家，可能是刚毕业的统计学专业，空降到一个组织中，就如何工作提出建议。数据的魔力，就像计算机安全专家被要求帮助支撑公司的 IT 网络一样”。

他说这绝对是一种错误的看法，并进一步补充说：“有远见的公司正在将数据整合到他们的日常运营中。 他们将数据置于几乎所有重要决策的核心。 他们可以容忍对正在做出的业务决策提出质疑，甚至持不同意见，只要质疑是基于数据及其分析。 这就是采用数据驱动文化的意义”

成为数据驱动型公司的重要性

对于公司来说，改变他们的战略并成为一家由大数据和商业智能运营的数据驱动型公司已经变得非常重要。 重要性在于数据驱动的因素，作为一家公司，您可以基于证据或证据做出决策，这应该比基于假设或感知的决策更可靠。 经济学人智库记者兼作者 Jim Giles 在《培养数据驱动文化》一书中进行的一项调查显示，财务业绩与数据使用之间存在明显的联系。 调查显示，当被要求评估数据的重要性时，43% 的人表示数据对于战略决策制定具有不可估量的重要性，而另外 40% 的人表示数据驱动对于竞争情报、营销和通信以及财会。 麻省理工学院数字商业中心进行了一项研究，发现数据驱动型企业的生产率提高了 4%，利润提高了 6%。

InsightSquared的创始人兼首席执行官 Fred Shilmover在接受INC采访时表示：“随着销售从现场销售转向内部销售，许多过去可能需要 6 到 12 个月才能完成的交易现在需要 30 到 60几天才能完成，还有更多的交易量”。 他还补充说：“您可以利用这些数据做出更好的决策，也可以忽略它而被甩在后面”，从而表明商业智能在塑造销售渠道中的重要性。

数据驱动公司的特征

表现最好的公司正试图最大限度地利用大数据和分析，并试图在市场上脱颖而出，因为他们有能力在适当的时刻使用适当的数据来做出应该是适当的商业决策。 数据还可以为这些企业提供一套标准，让员工将他们的活动与业务成果以及他们对整个业务的直接影响联系起来。 这将揭示他们的优势和机会。 然后可以根据可评估的成就将绩效评估和评估联系起来并进行评估。 所有员工都将能够看到整个组织的增长和盈利能力图表，并了解组织的优势和劣势所在。

数据驱动型公司比同行表现更好的另一个原因是，通过确定和使用适当的数据，他们可以更深入地了解特定业务情况背后的根本原因，例如客户偏好的变化、竞争情报、市场趋势等。它肯定有助于公司保持决策质量，降低风险，并以最佳方式了解市场。 这就是为什么广泛的数据和分析方法对所有公司变得越来越重要和有用。

如何成为一家数据驱动的公司？

大多数专家表示，成为数据驱动型企业的道路既不简单也不光彩。 公司需要几个步骤来制定战略并成为数据驱动的组织。 Collaborative Consulting技术服务副总裁 Chris Jennings谈到了制定业务战略以实现数据驱动的复杂性。 他说：“要成为一家数据驱动的公司，对信息完整性和质量重要性的信念需要渗透到公司各个层面的文化中。 仅仅启动一个正式的数据治理计划是不够的，成为数据驱动型需要所有员工的思维方式有条不紊地转变，以保持数据的完整性和质量。”

企业中的每个人都需要采用数据驱动的方法。 转型为数据驱动型公司的最佳方式是确保始终将其作为绝对优先事项。 将数据驱动的战略融入您的业务有四个重要步骤。

创建数据仓库

确保您的企业是数据驱动型公司的第一步是确保您拥有足够的数据。 在采用该策略之前，收集尽可能多的有意义的数据是绝对重要的。 现在云平台随手可得，价格低廉，通过数据挖掘和网络爬虫收集数据进行大数据分析并不是一项艰巨的任务。 事实上，专家表示，要制定战略以实现数据驱动，请尽可能多地收集数据。

所有数据可能都没有用。 有些有用，有些可能没有，但是只有在分析之后才能确定使用情况，这只有在数据已收集到数据仓库并且可用时才有可能。 应从内部和外部收集数据。 内部生成的数据是从 Google Analytics、站点转换、Salesforce、存储的客户数据、商业情报等生成的数据，外部来源是社交媒体、市场数据、竞争对手情报等。因此，收集尽可能多的数据是关键。

设定可评估的目标

设定可衡量的目标在此策略中很重要。 它将允许您根据设定的目标评估数据分析的性能。 借助数据可用性，您将能够找出正确或错误的地方。 这种数据分析将帮助您了解哪些因素会影响您的业务的哪一部分。 考虑到每个细节，它将帮助您理解并可能更好地制定战略。

采取的每一项行动都会产生可评估的结果。 这些目标也可以用于个人和个人项目。 这也将有助于员工了解他们对业务的影响，并评估他们自己的表现。 关键是能够预测和决定你的动作，这有助于保护你的想法。

数据的可用性和透明度

Fred Shilmover 说：“并不是每个人都愿意让每个人都登录并让每个人都看到销售数字和绩效指标的真实情况，但在我看来，这实际上是建立问责制的开始。”

在数据驱动的公司中，数据的透明度和可用性是最重要的关键。 为了拥抱数据驱动的文化，每个员工和每个部门都需要拥有他们将要使用的数据的所有权，并了解它们以将它们纳入他们的业务决策中。

聘请数据专家

拥有一个庞大的数据仓库很重要； 但是有时使用它可能有点棘手。 因此，聘请数据专家并结合有助于简化流程的技术非常重要。 它还将帮助您公司的环境顺利适应数据驱动的文化。

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