最近HBR件阐明了大多数企业面临在寻求建立一个数据驱动的文化,以及如何帮助克服这些挑战。无论你的公司是很好的道路上所驱动的数据或建立数据文化刚刚起步,你可能会从文章,包括在列出的10个步骤的好处:

  1. 在(非常)顶部数据驱动的文化开始。在公司与通常需要决策的数据驱动的文化高层管理人员“挂靠在数据”。据其介绍,“由少数顶部设置的例子可以在全公司范围内的规范促进实质性的变化。”
  2. 谨慎选择,和狡猾的指标。管理者应该选择指标,此事为他们的业务,并能够有效地衡量他们。通过设置通过设置度量员工都使用明确的预期,管理人员可以“发挥了强大的作用”的员工行为。
  3. 不要束之高阁数据科学家。细分数据科学家和企业之间的界限。从移动卓越一线岗位的员工中心,并要求全体员工要“码识字”是企业如何克服这一挑战的例子。
  4. 快速解决基本的数据访问问题。按照哈佛商业评论文章,甚至连最基本的数据是整个公司的访问。一个战略,以帮助克服这个问题是提供在更广阔的时间员工访问到的数据集和指标数量有限,保证人们有它的价值有清晰的认识,为什么它是对业务非常重要的。
  5. 不确定性进行量化。要求员工理解和量化的不确定性有助于确保使用可靠和广泛的数据集,具有更高的精度。这也迫使员工更多的实验,并导致更明智的决策。
  6. 概念简单,坚固,不花哨而脆的制作样张。从更实际的人分开前途的想法,企业应该采用的,其中包括生存能力的生产,以确保成功的概念证明。要做到这一点的一种方法是从简单开始,增加复杂性随着时间的推移。
  7. 专门的培训应该只是及时提供。根据这篇文章,“许多公司投资于‘大爆炸式’的培训力度,只有让员工迅速忘记,如果他们不把它立即使用他们学到的东西。”相反,企业应该专注于现在所需要的,可以立即应用到推进数据文化培训。
  8. 使用分析工具帮助员工,而不仅仅是客户。在方式应用数据分析是效益的员工,而不仅仅是客户。根据这篇文章,这可以通过寻找各种方法来改造工作,节省了时间,从而有助于避免返工,或让经常需要的信息来实现。
  9. 愿意进行交易的灵活性,一致性,至少在短期内。公司可以浪费了无数的时间试图理顺不一致的数据,不同的衡量标准,而最喜欢的编程语言。为了克服这个问题,并有助于在整个企业数据的使用和指标的一致性,高管能任务的具体指标和编程语言的使用。
  10. 获取在解释分析选择的习惯。因为他们可能有几种解决方案,以一个单一的问题,让员工能够清楚地沟通,并权衡是很重要的。据其介绍,“这是一个好主意,问他们的团队是如何处理的问题,他们认为什么样的选择,他们了解的权衡是,为什么他们选择了另一种方式。”

要了解更多信息,其中包括来自各行各业的例子,阅读完整的哈佛商业评论文章

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