全球一流公司都在培养一种新的商业文化

本文由 Tableau 赞助,最初发表在《经济学人》上。

英国首相在唐宁街宣布实施全国封锁时,在伦敦另一侧的一个公寓楼大厅内,一个灯泡坏了。对于大楼管理员而言,这本应是小事一桩,但此时它却突然变成了一个大问题。

楼宇管理巨头 Jones Lang LaSalle (JLL) 的策略师们已经预见到了这种情况。在这一消息宣布之前的几天里,他们已经开始收集人力资源数据,并将这些数据与库存清单结合起来,确定哪些管理员可能会面临服务中断,并且无法获得维护大楼所需的物资。在首相宣布此措施后的 24 小时内,JLL 的策略师们已经在根据一项计划向大楼管理员们介绍如何共享资源,并确保他们能够继续开展自己的工作。

在过去三年中,JLL 的全球商业智能和技术总监 Paul Chapman 致力于在该公司打造一种数据文化。“我们的设施管理员可以自己查看数据,例如他们可以看到空调设备的新旧程度以及这些设备何时应该更换,还可以了解每个设施的每平方英尺费用。”公司各个级别的员工都可以通过仪表板访问这些数据,从而能够在出现问题时借助这些数据确定根本原因并找到应对方法。

“我们的设施管理员可以自己查看数据,例如他们可以看到空调设备的新旧程度以及这些设备何时应该更换,还可以了解每个设施的每平方英尺费用。”

这些做法在政府实施封锁之前就已经成效显著。数据分析投资实现了 4000 万美元的回报,使该公司能够降低合规成本,减少管理费用,并通过新的举措产生更多收入。

全球各地不同行业的企业都希望塑造自己的数据文化,JLL 仅仅是这种大趋势中的一个例子。为了实现目标,每个企业都需要应对三个具体挑战。

质疑的种子:在全公司推动一场运动

许多企业仍然认为数据是商业智能部门的专属领地,普通员工无法企及。这种观点可能会严重损害公司的业绩和品牌。

根据一流分析平台 Tableau 最近进行的一项调查,英国一半的知识工作者不想为在使用数据进行知情决策方面毫无建树的公司工作,他们更向往那些让他们有机会使用数据并提升技能的公司。

要发展壮大,就必须让数据文化牢牢扎根。企业领导者需要确保公司各个层级的员工都使用数据来进行决策。要实现这个目标,一种有效的方法是聚焦于那些热衷使用数据来解决在本职工作中遇到的各种挑战的个人。JLL 全球总监 Simon Beaumont 解释说,“我们公司的每个层级都有一个‘数据冠军’。只要了解一下我们的组织,您就会发现,我们的数据推动者不仅仅包括分析师。我们有一个称为‘正向偏差’的概念,我们用它来鼓励人们以积极的方式使用数据。这些人将积极督促同事,要求他们也这样做。”

种瓜得瓜:应对技能差距

调动起员工的积极性之后,公司需要投入资源,为他们提供适宜的的培训和计划,以此培养数据文化。要制定有效的培训计划,您需要实现一种战略平衡:培训过于简单就会失去动力;但过于复杂的培训又会疏远数据知识水平较低的员工,进一步加剧技能差距问题。

作为第一步,对员工的数据熟练度进行调查是一种很有用的做法,这种做法还有助于强调您在整个公司建立数据文化的决心。调查数据还可以帮助您确定不同团队使用数据的方式。有些员工可能更适合收集数据,而另一些员工可能需要学习相关技能才能与同事交流见解。

“培训不仅涉及技术技能,还涉及如何进行数据思考并围绕数据展开叙述。”

Chapman 先生解释说,“培训不仅涉及技术技能,”还涉及如何进行数据思考并围绕数据展开叙述。”JLL 自己的数据熟练度调查显示,最擅长处理数字的员工不一定最擅长将数据分析转化为相关见解。“与创建漂亮的图表相比,这是一种非常不同的技能。”

培训本身可以采取多种形式。如果要让员工学会如何更好地理解他们每天使用的具体数据,小型交互式小组培训是一种有效的形式。如果要介绍普遍适用的准则,确保每个人都知道哪些数据是私有数据、哪些数据是公开数据,以及如何处理这些数据,则可使安排规模更大、更加正式的培训课程。

保持增长:让全面变革持续进行

强大的数据文化永远没有终点。全面部署之后,它还将继续成长,促使人们将眼界扩展到当前角色之外,并找到改善公司流程的新方法。

Beaumont 先生说,“如果您要让业务用户具备数据素养并建立数据文化,您就应该避免他们在观察数据时目光过于狭隘。这意味着他们不应该仅仅为了找到答案而查看数据;他们还应该将数据视为一种提出问题并展开对话的机会。因此,我们不仅要向他们传授关于如何使用仪表板的技术技能,还应该尝试改变他们的数据理念。他们可能会查看某个仪表板并找出一个数字,然后说‘我符合 97% 的标准’。但实际上,我们希望他们说‘那剩下的 3% 呢?我需要问什么问题才能真正了解这个数字的含义?'”

一旦实现这种观念上的转变,员工就能够将自己周围的信息看作是变革的动力,从而自信地挑战业务惯例并开发出新的工作方式。

但即便每个员工都已获得制定数据驱动型决策所需的工具,真正的数据文化还需要持续的维护。只有当数据成为推动业务发展的动力时,您才可以休息片刻 — 然后重新开始工作。

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