什么是数据驱动，为什么成为数据驱动的组织会如此困难？-营销圈

什么是数据驱动，为什么成为数据驱动的组织会如此困难？

用户投稿 • 2022年4月30日 pm1:47 • 网络资讯 • 阅读 386

多年来，许多公司一直在努力转变成数据驱动型组织，但是结果喜忧参半。这些努力随着时间的推移在组织中发挥作用，持久性、弹性、执行力以及利用数据做出更明智的业务决策的不懈努力是那些成功的公司与那些继续挣扎的公司的区别所在。尽管任务可能保持稳定，但细节会发生变化。

目前，致力于数据战略的组织面临的最大挑战可能根本与技术无关。在最新的NewVantage Partners 年度调查中跟踪企业数据计划进展的公司首席数据、信息和分析主管报告说，文化变革是最关键的业务需求。这是一个可以理解的问题：在永远被低估的程度上，成为数据驱动是关于人和组织适应变化的能力。历史悠久的公司已经成功了几代人或几个世纪，不太可能在一夜之间改变——通过数字化转型努力采用互联网已经在过去25年的过程中发挥了作用。同样，公司努力实现数据驱动代表了一代人的业务转型。已经取得了很多成就，但还有更多工作要做。

但是，虽然这个问题并不新鲜，但在过去几年中，有两种文化动力影响了公司的努力。

首先，Covid-19 大流行及其造成的破坏提高了人们对数据、科学和事实重要性的认识。虽然公司以前可能对数据的重要性只言过其实，但在过去两年中，良好的数据对于做出明智、审慎和明智的业务决策至关重要的案例已经变得非常清楚。

其次，自助服务正在兴起，个人现在可以根据需要以他们想要的方式消费信息和数据。我们生活在一个信息日益分散的时代，这意味着消费者可以选择他们关注的新闻、他们参与的社交媒体以及他们选择信任的数据，结果信息的消费者可以接受选择性的呈现数据，以支持广泛的往往不同的观点。在最极端的情况下，这引发了“替代事实”的概念。

最后，还有一个结构性事实：每天创建的数据量继续以指数速度增长。凭借更强大的计算能力，企业现在可以处理海量数据以生成精确答案，而不是依赖具有代表性的数据样本。

了解这些趋势，以及其他公司如何驾驭这些趋势，可以帮助公司在实现数据驱动决策的目标方面取得真正的进展。

在接受调查的组织中，三个指标脱颖而出。首先，实现数据驱动的领导力仍然是大多数组织的愿望——只有 26.5% 的组织表示已经建立了数据驱动的组织。其次，成为数据驱动型需要组织关注文化变革。在今年的调查中，91.9% 的高管认为文化障碍是成为数据驱动的最大障碍。这不是技术问题。而是一个组织文化的挑战。最后，许多公司正在建立领导职能，如人民首席数据和分析官，这将为成为数据驱动型奠定基础。然而，只有 40.2% 的公司表示该角色是成功的，并且在他们的组织中得到了很好的确立。

数据驱动的任务越来越难，这无济于事。如今，企业遇到大量新数据以及新数据源，包括传感器数据、信号、文本、图片和其他形式的非结构化数据。最近有人认为，所有新数据中有 80% 是非结构化的，这意味着它不容易捕获或量化。越来越多的公司必须认识到并意识到数据是一种流经组织的商业资产。数据跨越传统的组织边界，通常没有明确的所有权。数据的流动性增加了以始终如一地交付业务价值的方式管理该资产的复杂性。

此外，在数据的所有权和管理方面，如今每个企业都面临着一个迅速出现的问题。这是负责任和合乎道德的数据使用的保证。这是一个近年来被广泛讨论的话题，并且一直是 Cathy O’Neill 在她 2016 年宣言中：大数据如何增加不平等和威胁民主等主题。

今年的调查反映并强调了企业对数据道德和数据责任的关注程度，这反映在仅有 21.6% 的数据领导者表示该行业在解决数据和人工智能道德问题和标准方面做得足够。

成为一个数据驱动的组织是一段旅程，它随着时间的推移而展开，以年为单位，有时以几十年为单位。组织和商业领袖可以采取哪些步骤来加速这些努力？经验告诉我们，数据驱动的组织始终表现出区别于同时代企业的品质。数据驱动的公司始终遵循以下三个驱动原则：

多种思维。数据领导者认识到，成为数据驱动型需要不同的思维方式。组织必须准备好以不同的方式思考。不乏分析算法。这些需要与批判性思维、人类判断和创造性创新相匹配。

快速迭代。数据领导者通过经验学习了解个人和组织，这通常需要反复试验。有人说，失败是创新的基础。为更快的迭代学习做好准备的公司——快速失败，更快地学习——将在竞争对手之前获得洞察力和知识。

着眼长远。数据领导者明白数据之旅是随着时间的推移而展开的转型工作。成为数据驱动是一个过程。法国作家伏尔泰有句名言：“完美是善的敌人。” 完美是很难实现的。数据驱动的公司认识到成功是通过迭代实现的。

为了在 21 世纪数据驱动的世界中竞争成功，企业领导者必须从前辈的经验中学习。他们必须积极努力，避免过去的陷阱，并从那些成功推进的公司的榜样中受益。现在比以往任何时候都更重要的是，在数据、科学和事实受到来自许多方面的挑战的时刻，成为一个数据驱动的组织很重要。

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