如何成為數據驅動的組織？

數據驅動型組織尋求在日常決策中優化數據及其影響。 他們有一個徹底的過程，可以將原始數字轉化為可操作的見解，並將可操作的點再次轉化為原始數據。 這種惡性循環是推動這些數據驅動公司在各個層面上的動力。 沒有真正的數據缺乏。 但是我們如何收集質量數據呢？ 此外，將數據轉化為最適合貴公司的決策是一項真正的挑戰。 網絡爬蟲公司可以提供幫助嗎？ 讓我們首先閱讀更多關於驅動數據驅動公司的因素。

在決策的各個層面培養以證據為基礎的文化對於公司保持客觀並測試不穩定的水域非常重要。 這是所有受數據驅動的公司之間的共同點。 沒有明確的框架來包含數據。 此外，對於較新的組織來說，這更容易，因為它們更敏捷並且更容易接受變化。 尤其是在 2020 年的大流行期間，大多數初創公司都試圖釋放數據的潛力，以駕馭潮流。 數據確實在它所在的位置。

那麼，如何加強和發展數據驅動的組織呢？

了解數據驅動的含義

數據不再是公司行為的副產品。 現在正在積極尋求。 技術和應用程序現在旨在提取質量數據並根據這些數據做出決策。 組織的系統應使所有關鍵決策者的數據民主化，以促進流動。 如果沒有時間限制，數據就會失去其內在價值。

此外，您需要明確定義成為數據驅動型組織的目標。 數據是實現某事的手段，而不是目的。 為儀錶盤上的數字提供上下文含義。 不僅僅是他們的字面價值。 這樣它們就可以在許多必然的情況下被利用。

不要迴避新技術

技術和數據實際上只是看待事物的兩種不同方式。 您需要技術來提取數據、格式化數據、存儲數據以及使用數據。

擁有過時技術流程的公司（將 Excel 表格和儀表板、企業數據倉庫、數據集市和郵件作為內部和外部通信的主要手段）往往會存儲不必要的冗餘數據量。 這通常源於數據抗性。

將組織從數據阻力轉變為數據驅動組織之間的驅動力僅源於接受新技術的意願：投資於具有人工智能驅動分析、數據池、協作工具（如 Slack、雲）的現代技術組合基於數據倉庫、增強分析和高級網絡抓取解決方案。

轉變你的工作文化

當然，說起來容易做起來難。 但是小步驟最終可以產生明顯的變化。 這裡有幾個簡單的步驟：

一個）。 鼓勵工作中的好奇心：每個人都應該感到有足夠的能力提出很多問題。 還應該有可用的資源來提供可行的答案。 應定期將 KPI 分解為其組成部分，以提供對事物的全新看法以及如何進行。 即使是不好奇的人也足以激勵他們。

乙）。 增長黑客：增長黑客通常是連續創新者，其唯一目的是實現可擴展的增長。 他們基本上進來並在一個原本被動的工作場所改變事情，讓每個人都保持思考。 引入變革推動者對於跟上數據世界的速度非常重要。

C）。 C慶祝創新：進行頭腦風暴會議。 互相汲取能量。 不鼓勵墨守成規並做出同樣的決定。 能量。 不鼓勵虛榮指標。

d)。 翻轉等式：鼓勵培養一種“什麼樣的數據可以解決這個問題？”的文化。 而不是問“我可以使用數據解決什麼問題？”

e)。 協作：雖然沒有最佳的協作組織模型，但最成功的公司都將數據洞察力深深嵌入到每個業務單元中，並具有一定程度的集中化。

使所有數據民主化

在孤島中工作的組織通常只有某些單位可以訪問相關的公司數據。 按照我們前進的步伐，我們必須採用使數據公平的指導原則——可查找、可訪問、可互操作、可重用。

一個）。 Findable ：這屬於網絡爬蟲服務的範圍。 投資優質服務提供商將幫助您通過識別機制提取定性和機器可發現的數據。

乙）。 可訪問性：這與使數據可用和可獲取有關。 在受到高度監管的企業中，確保訪問權限不會破壞安全性非常重要。 必鬚根據管理原則行使適當的自由裁量權。

C）。 互操作性：這使得跨組織單位的系統數據交換成為可能。 這可能有點困難，因為它需要集成。 但是，如果您在語義模型下開發數據計劃，它將特別有助於您的公司實現數據驅動。

d)。 可重用：這允許跨學科最廣泛的重用，這也需要與其他業務部門的最簡單的集成。

數據素養

為了增強數據驅動型組織的能力，每個人都需要用純粹的數據語言進行交流。 要使這成為現實，需要進行充分的淘汰：尤其是當數量極少的員工經常將機器學習和人工智能這兩個術語幾乎互換使用時。 數據素養為細節讓路，而不是停留在猜測和一般陳述上。

將數據嵌入業務的每個部分

人們常常不信任地看待數據。 將數據真正整合到工作生活的每個部分，是為了確保您的員工需要開始以新的眼光看待數據。 這不是威懾，而是非常強大的決策輔助。 “我們主要將我們的數據結構集成到規定的業務功能中，”數據戰略副總裁 Asif Syed 說。 “我們的數據文化是業務不可或缺的一部分，我們試圖解決的任何問題都始於一系列問題，主要集中在解決這個看似巨大的業務問題需要什麼樣的洞察力或數據。”

哈佛商業評論的一項研究“決策的演變：領先的組織如何採用數據驅動的文化”發現，依賴數據的組織期望獲得更好的財務結果。 例如，數據巨頭谷歌幾乎是數據驅動決策的代名詞。 事實上，公司的內在文化是在會議上討論問題而不是簡潔的答案。

從僅使用數據作為驅動力的公司那裡總能學到很多東西。 這是一個漫長而漫長的旅程。 但值得一試。 如果你喜歡閱讀這個博客，我們相信你也會喜歡這個。 請在下面的評論部分留下您的寶貴意見。