数据不再仅仅是一项竞争优势。数据对于组织的正常运行至关重要,很多时候甚至事关组织的存亡。该手册适合希望从员工队伍开始,通过数据提升适应能力的高管和数据领导者。培育数据文化可为组织中的每个人提供解决最复杂的业务难题所需的见解。


简介:衡量数据文化对业务的影响


新冠肺炎疫情的泛滥表明,灵活、战略性使用数据会极大地影响组织应对市场变化的能力。但是,要充分利用数据,需要的不仅仅是技术。它需要在组织的各个级别努力推行数据驱动型决策。

尽管近些年在数据和分析上投入了数万亿美元,领导者们仍未能建立数据驱动文化。

一项由 NewVantage Partners 在 2019 年对 64 名首席高管进行的“大数据和 AI 高管调查”显示:


72% 图标

72% 的调查参与者表示尚未打造出数据文化。

53% 图标

53% 表示尚未将数据视为业务资产。

52% 图标

52% 承认未参与数据和分析方面的竞争。


这次全球危机使这些失败成为人们关注的焦点,并提醒我们,组织需要培养支持数据文化的行为和思维方式,这是将数据置于每个决策核心的共同使命。

甚至在这场危机之前,数据驱动型公司就已经在收获商业利益。Tableau 委托全球市场情报公司 IDC 进行了 一项研究*,目的是确定影响数据文化的可见和不可见的关键元素。他们对全球各地大型企业的员工进行了调查,研究了由数据引导的组织与早期采用阶段组织之间的差异化因素。



数据文化扩展

资料来源: 由 Tableau 赞助、 在 2020 年 4 月发布的 IDC 信息简讯“为什么要关注数据文化”。


与数据感知型公司相比(处于数据文化最不成熟阶段的公司),数据采用型公司中实现营收增长的多 18%,实现利润增长的多 20%。然而,最成功的公司是由数据引导的组织,即拥有最成功的数据文化的组织。


由数据引导的公司具有以下优势:


41% 图标

与数据感知型实体相比,产品上市时间缩短 41%。

89% 图标

与数据采用型实体相比,客户留存和获取率提高了 89%。

45% 图标

与数据感知型实体相比,员工留存率提高了 45%。


数据文化现在变得更加重要。McKinsey 强调了自新冠肺炎疫情以来持续发展的三个领域:
  1. 在美国, 首次使用数字渠道的人中有 75% 表示,他们将在危机后继续使用数字渠道。
  2. 业务和分析领导者们正聚焦新的分析解决方案, 以数字化程度越来越高的方式支持关键业务领域
  3. 需求恢复将是不均衡的,历史数据预测模型很难用于预测将会出现需求的领域。重建分析模型对于指导运营决策至关重要。
 

您在数据方面是否领先?

通过询问团队成员以下问题来找出答案:

员工是否知道如何解释数据?

员工是否可以从同事那里获得有关分析或数据问题的帮助?

我们是否让员工访问他们需要的数据?

员工是否对自己访问和创建的数据负责?

我们是否需要数据来支持决策?


即使在最顺利的时期,创建数据文化似乎也很艰难。它需要组织上下都努力影响员工对数据见解的看法和做法。但现实是,您现在可以逐步培养这些能力,并了解您所采取的步骤会对近期和未来的适应能力产生巨大影响。

如何使用此手册


此手册为构建数据文化制定了一个简单有效的路线图。其中包含四个章节,每个章节都有一个特定的重点领域。


对于每个领域,我们概述了其实现方式,即关于如何构建、运行以及(在您准备好时)扩展和完善这些功能的建议。


构建-运行-扩展图片

构建

使从数据中获得价值成为可能的基本步骤。

运行

能在整个组织中创造可衡量价值的计划和活动。

扩展

优化数据工作并使其适应未来发展的行动。


请记住,数据文化不是线性的,它是一个不断进化的鲜活有机体。我们强烈建议您采取有助于实现您的组织的目标和需求的分阶段方法。在数据文化形成时以及在它蓬勃发展之后,都可以执行和重复此手册中的步骤。

第 1 章:

使领导指标与业务机遇
保持一致

 

目标:

来自整个组织的领导根据最紧迫的业务需求,决定组织应该将资源集中在数据的哪些方面。

实践效果:

领导团队的认可确保了每个领导者都朝着相同的目标努力,并将数据资源分配给影响最大的领域。在市场快速变化的时候,敏捷的组织会随着条件的变化和知识的获得对关键优先级进行评估和重新评估。

为理解各优先级的任务对业务的影响,数据领导委员会创建了一组关键指标,并与合适的员工(通常是分析师团队)合作,查找,创建和调整数据源以支持这些指标。在此阶段,数据源有助于提供领导级别的快照视图。理想情况下,这些源会定期或实时更新,以便领导者可以确定指标的预期效果。这会影响您在以后的分析中如何确定更深层次的数据源的优先级。



管理层仪表板

借助 管理层仪表板,您可以在同一个视图中显示一组最重要的业务指标。在此例中,我们可以监测盈利能力、产品、运费、业绩表现和订单详细信息,而这一切全都在同一个工作簿中。

实现过程:

构建

建立一个数据领导委员会,负责使用数据创造价值。包括来自业务和分析部门的相关人员。

评估应在数据驱动转型过程中,作为重点的价值最高的业务问题,并确定其优先级。

定义一组关键指导指标,以了解业务的运营状况,最多使用 10 个关键指标。

运行

开发数据以支持领导级别的指导指标,包含一些扼要的数据源和可视化,以促进共享事实来源。

根据历史绩效分析指标,通过与过去的业务状况和目前的预测数据进行比较来了解业务水平。

根据预期绩效定期跟踪指标,以及时识别意外趋势并积极应对业务挑战。

扩展

重新部署数据资源并将其集中在最紧迫和最有潜力的项目上。如果长久以来的努力不能解决迫切的需求,请不要犹豫,及时停止投入。

在组织的高层指定高管支持者来监视指标,以确保及早提示成功和失败,并继续优化。

通过定期举行覆盖整个组织的沟通活动来增加指标可见性,以便高管定期宣传数据的战略用途。

第 2 章:

构建数据源以处理
关键决策点

 

目标:

业务指标指导数据工作的优先级,团队构建数据源来解决最关键的业务问题。


第 3 章:

通过特定
用例提升价值

 

目标:

为优先级用例创建直接价值和参与度,通过仪表板和数据可视化共享关键数据见解。


实践效果:

创建与优先级领域一致的用例,以鼓励与数据的交互。这些用例采用有用且生动形象的数据资产形式(可视化、报告、仪表板和/或工作簿),并提供见解来帮助解决直接业务需求。组织中的各团队可以改进这些资产以满足自己的需求,并识别可以从其他数据资产或数据源受益的其他方面。在改进这些资产的过程中,确保各团队参考领导指标中概述的定义,让每个人都使用相同的语言。共享胜利和成功模式,帮助建立一个良性循环,来扩大和深化整个组织的参与度。

在 Red Hat 产生有机的兴奋和信任

Red Hat 的企业数据和分析团队与各职能领域的业务领导者密切合作,开发了一些关键绩效仪表板。这带来了协同效应和相互信任,从而扩大了其数据社区,并使 Tableau 用户群扩展到以前的三倍。

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销售渠道仪表板

这个 销售管道示例仪表板显示了 COVID-19 如何影响交易。本示例说明了如何修改现有仪表板以将其用于不同的用例。



实现过程:

构建

确定每个部门中的主题专家,这些主题专家要能够提供快速反馈,并确保数据和分析团队拥有开发数据资产所需的业务环境。

确定团队可以通过访问关键数据源获益的用例,并使专家团队参与以解决特定需求。

概述数据资产要求以确定需要引入哪些补充数据来增强与其他受众的相关性。确保自定义指标和维度可以对应回标准化定义。

运行

创建专用的数据资产(如交互式可视化),处理关键业务流程和决策点。专注于易用性,为特定的受众定制资产。

在与利益干系人、高管和董事会成员的重要会议中展示数据资产,鼓励采用基于数据的方法来考量主流观点并展示高管的认可。

启动程序性工作并指定推动者,通过正式会议或非正式沟通(例如聊天组或公司门户)提供支持和指导。

扩展

通过设置电子邮件订阅、聊天通知或在 CRM 等工作流应用程序中嵌入,将数据资产合并到员工的现有工作流和应用程序。

搜索新数据,并将其合并到支持预测性和规范性分析的数据源和仪表板中,以便用于更高级的用例。

通过向数据资产添加定义、解释、注释和元数据,并在此过程中收集用户反馈,支持培养数据知识。

第 4 章:

促进广泛的
数据发现

 

目标:

所有级别的人员都有信心和知识,能够在尽可能不需要他人介入的情况下,独自遵循数据发现周期,然后使用数据见解来驱动业务决策。


实践效果:

一旦人们对数据充满信心,他们将要提出更丰富的问题,并为自己创建新的数据资产。在实践中,这意味着数据必须得到详细的描述和妥善的治理,并且可访问。它还需要广泛的 数据素养,也就是探索和理解数据并使用数据进行交流的能力。在此阶段,组织得益于教授基本数据技能的数据素养培训计划。具有培养意义的社区计划为人们提供了一个专门的空间,让其能够提出问题、共享最佳实践和鼓励参与。在开始时,这些计划并不需要花费很大的精力。可以从现有的交流平台开始,随着参与度的增加再正式指定专门的所有者、领导者和流程。

JPMorgan Chase 优先考虑社区和数据素养

为了在由 30,000 人组成的社区中深化参与,JPMorgan Chase 使用了一种包含技能荣誉腰带的游戏化结构,引导人们根据自己的经验接受不同级别的数据培训。

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实现过程:

构建

优先考虑部门级别的协作目标和计划,使组织中每个级别的个人都能利用数据,在相应职权范围内进行决策并采取行动。

通过通用 BI 平台提供数据集和资产,让更多人能够探索数据,同时通过适当的治理在功能和控制能力之间实现平衡。允许通过访问自然语言和可视化分析工具来实现临时分析。

开展创新和解题活动(例如数据竞赛),提出新假设来挑战关于业务运作方式的既定观念。

运行

扩展培训计划,重点关注能力提升而不是内容创建。为所有技能水平的人提供机会,提升信心和数据素养。提供相关示例,让人们能够快速开始熟练使用。

制定社区建设计划,例如午餐会、用户群组或竞赛,为更大型的计划奠定基础。人们可以提出问题,获得帮助,并增强其数据技能。

投资于强大的数据世系,这是共享数据和建立信任的关键。使用 BI 平台来识别和解决使用量最大的数据源中的数据质量问题。

扩展

建立获取知识的方法和存储库,例如内部门户或 Wiki,并向员工分配时间来使用这种功能。

记录数据发现的主要实践,以明确成功的方法,并为其他人提供灵感。积极维护这些实践,并随着数据文化的发展不断完善。

公开认可和表彰数据推动者,并通过晋升周期、职业发展和担任领导者的机会来奖励他们。随着数据文化的发展,考虑设立正式的数据领导者角色。

结语

使您的组织
适应未来的发展

 

使您的组织适应未来的发展

新冠肺炎疫情扩大了领先者和落后者之间的差距:积极将数据和分析融入其公司文化结构的人越来越领先,犹豫是否要投资有助于实现这一目标的计划和技术的人则越来越落后。由数据引导的组织会在必要时进行调整,不断创新,不断完善,在困难时期为其提供明显的竞争优势。

创建数据文化并不像按下电灯开关那样简单。现在是从员工开始逐步改进的时候了。建立重点领域,为个人和团队扩展数据使用奠定基础。采取这些步骤可以帮助您朝着正确的方向前进,让您的数据文化能够适应未来的任何情况。


了解 Tableau 平台:支持可扩展数据文化的灵活技术

Tableau 是世界领先的 分析平台。Tableau 平台功能强大、安全且灵活,既适用于个人也可针对企业进行扩展。Tableau 是众多 国际大型组织(包括 Honeywell、Charles Schwab、Nissan 等)信赖的顾问,帮助客户成功建立了基于信任的数据文化并确定了数据的战略地位。


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Tableau Blueprint 以数千名客户的专业知识为基础,概述了 Tableau 最佳实践,可以帮助您将可重复的过程转变为核心功能。它可以帮助您纵观全局(即您的分析战略),或聚焦特定领域以进行微调和改进。

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*资料来源: 由 Tableau 赞助、 在 2020 年 4 月发布的 IDC 信息简讯“为什么要关注数据文化”。

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