什麼是數據驅動型公司以及如何成為其中的一員

基於數據探索和製定業務決策為公司提供了多種優勢。 根據《經濟學人》智能單元的一項調查，得出的結論是，採用數據驅動文化的公司在財務方面遠遠領先於同行。 在同一項調查中發現，大多數接受數據驅動文化的成功公司傾向於通過提供必要的培訓和鼓勵所有部門和員工共享數據來充分利用數據驅動的文化。 在這篇筆記中，我們試圖找出“什麼是數據驅動的公司以及如何成為一家？”

什麼是數據驅動公司？

數據驅動的公司是培養持續使用數據和商業智能來做出所有業務決策的文化的企業。 公司的所有部門和員工都可以訪問數據，公司將鼓勵他們在日常業務活動和決策中接受、探索和檢查這些數據。

作為一個完整的數據驅動型公司，業務目標應該是達到公司需要通過分析相關數據來接近每個決策的階段，並且數據的使用成為所有員工和部門工作流程的自然組成部分。 無論是專家級大數據還是二次研究報告的形式，企業中的每個人都應該能夠獨立地利用和探索數據，即使他們正在處理大數據或不同的數據源。 關鍵是確保和實踐所有相關數據的可用性和使用，以便做出正確的業務決策。

經濟學人智庫報告《培養數據驅動的文化》的作者吉姆·吉爾斯說：“人們仍然認為，應該將一名數據專家，可能是剛畢業的統計學專業，空降到一個組織中，就如何工作提出建議。數據的魔力，就像計算機安全專家被要求幫助支撐公司的 IT 網絡一樣”。

他說這絕對是一種錯誤的看法，並進一步補充說：“有遠見的公司正在將數據整合到他們的日常運營中。 他們將數據置於幾乎所有重要決策的核心。 他們可以容忍對正在做出的業務決策提出質疑，甚至持不同意見，只要質疑是基於數據及其分析。 這就是採用數據驅動文化的意義”

成為數據驅動型公司的重要性

對於公司來說，改變他們的戰略並成為一家由大數據和商業智能運營的數據驅動型公司已經變得非常重要。 重要性在於數據驅動的因素，作為一家公司，您可以基於證據或證據做出決策，這應該比基於假設或感知的決策更可靠。 經濟學人智庫記者兼作者 Jim Giles 在《培養數據驅動文化》一書中進行的一項調查顯示，財務業績與數據使用之間存在明顯的聯繫。 調查顯示，當被要求評估數據的重要性時，43% 的人表示數據對於戰略決策制定具有不可估量的重要性，而另外 40% 的人表示數據驅動對於競爭情報、營銷和通信以及財會。 麻省理工學院數字商業中心進行了一項研究，發現數據驅動型企業的生產率提高了 4%，利潤提高了 6%。

InsightSquared的創始人兼首席執行官 Fred Shilmover在接受INC採訪時表示：“隨著銷售從現場銷售轉向內部銷售，許多過去可能需要 6 到 12 個月才能完成的交易現在需要 30 到 60幾天才能完成，還有更多的交易量”。 他還補充說：“您可以利用這些數據做出更好的決策，也可以忽略它而被甩在後面”，從而表明商業智能在塑造銷售渠道中的重要性。

數據驅動公司的特徵

表現最好的公司正試圖最大限度地利用大數據和分析，並試圖在市場上脫穎而出，因為他們有能力在適當的時刻使用適當的數據來做出應該是適當的商業決策。 數據還可以為這些企業提供一套標準，讓員工將他們的活動與業務成果以及他們對整個業務的直接影響聯繫起來。 這將揭示他們的優勢和機會。 然後可以根據可評估的成就將績效評估和評估聯繫起來並進行評估。 所有員工都將能夠看到整個組織的增長和盈利能力圖表，並了解組織的優勢和劣勢所在。

數據驅動型公司比同行表現更好的另一個原因是，通過確定和使用適當的數據，他們可以更深入地了解特定業務情況背後的根本原因，例如客戶偏好的變化、競爭情報、市場趨勢等。它肯定有助於公司保持決策質量，降低風險，並以最佳方式了解市場。 這就是為什麼廣泛的數據和分析方法對所有公司變得越來越重要和有用。

如何成為一家數據驅動的公司？

大多數專家表示，成為數據驅動型企業的道路既不簡單也不光彩。 公司需要幾個步驟來製定戰略並成為數據驅動的組織。 Collaborative Consulting技術服務副總裁 Chris Jennings談到了製定業務戰略以實現數據驅動的複雜性。 他說：“要成為一家數據驅動的公司，對信息完整性和質量重要性的信念需要滲透到公司各個層面的文化中。 僅僅啟動一個正式的數據治理計劃是不夠的，成為數據驅動型需要所有員工的思維方式有條不紊地轉變，以保持數據的完整性和質量。”

企業中的每個人都需要採用數據驅動的方法。 轉型為數據驅動型公司的最佳方式是確保始終將其作為絕對優先事項。 將數據驅動的戰略融入您的業務有四個重要步驟。

創建數據倉庫

確保您的企業是數據驅動型公司的第一步是確保您擁有足夠的數據。 在採用該策略之前，收集盡可能多的有意義的數據是絕對重要的。 現在雲平台隨手可得，價格低廉，通過數據挖掘和網絡爬蟲收集數據進行大數據分析並不是一項艱鉅的任務。 事實上，專家表示，要製定戰略以實現數據驅動，請盡可能多地收集數據。

所有數據可能都沒有用。 有些有用，有些可能沒有，但是只有在分析之後才能確定使用情況，這只有在數據已收集到數據倉庫並且可用時才有可能。 應從內部和外部收集數據。 內部生成的數據是從 Google Analytics、站點轉換、Salesforce、存儲的客戶數據、商業情報等生成的數據，外部來源是社交媒體、市場數據、競爭對手情報等。因此，收集盡可能多的數據是關鍵。

設定可評估的目標

設定可衡量的目標在此策略中很重要。 它將允許您根據設定的目標評估數據分析的性能。 借助數據可用性，您將能夠找出正確或錯誤的地方。 這種數據分析將幫助您了解哪些因素會影響您的業務的哪一部分。 考慮到每個細節，它將幫助您理解並可能更好地制定戰略。

採取的每一項行動都會產生可評估的結果。 這些目標也可以用於個人和個人項目。 這也將有助於員工了解他們對業務的影響，並評估他們自己的表現。 關鍵是能夠預測和決定你的動作，這有助於保護你的想法。

數據的可用性和透明度

Fred Shilmover 說：“並不是每個人都願意讓每個人都登錄並讓每個人都看到銷售數字和績效指標的真實情況，但在我看來，這實際上是建立問責制的開始。”

在數據驅動的公司中，數據的透明度和可用性是最重要的關鍵。 為了擁抱數據驅動的文化，每個員工和每個部門都需要擁有他們將要使用的數據的所有權，並了解它們以將它們納入他們的業務決策中。

聘請數據專家

擁有一個龐大的數據倉庫很重要； 但是有時使用它可能有點棘手。 因此，聘請數據專家並結合有助於簡化流程的技術非常重要。 它還將幫助您公司的環境順利適應數據驅動的文化。

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