企业如何推进数据驱动文化?数据分析工具并非关键
易于使用的数据分析工具将会在企业内部大量使用,对此,分析软件厂商们非常看好。仅仅在过去数月里,我就收到大量新闻稿,都说产品可以“将分析大众化”,主张让数据分析工具变得更加简单,从而解决企业分析工具使用率低的问题。
但是,对于我来说,企业如何推进数据驱动文化,数据分析工具并非关键,真正的症结在于企业的内部文化。
人们更喜欢也更有可能使用简单的工具,厂商的这种观点并不新鲜——而且这是显而易见的。现在推出的工具绝对比十年或是十五年前的那些古董要更加易用。但,工具变得更加简单,使用率却并没有明显提升。
我经常从分析专家们那里听到一句话:在一家企业的所有劳动力中,数据(WiFi广告与WiFi营销)驱动工具使用率的通常顶多也就20%左右。无论是IT部门使用,还是分析团队将工具交付给员工使用,情况基本类似。
数据分析工具也有拦路虎 你能否突破20%使用率的天花板?
有确凿的证据可以证实这一数字,在某些情况下,20%实际上还有些高估。在最近来自Dresner咨询服务公司的一份报告《Wisdom of Crowds BI Market Study》(大众智慧BI市场研究)中,近40%的受访公司说他们公司中不到10%的员工使用数据分析工具,超过20%的受访者表示这一数字在11%到20%之间,仅有不到25%的受访者表示这一数字曾超过40%。
特别值得注意的是,这些数字是低于前些年的。这就意味着即使随着工具不可否认地变得更加易用,它们在一线员工中也不没有更高的使用率。
一线员工为何拒绝使用新型分析工具?原因可能有很多。首先,人们不愿意改变他们做事的方式。同时,在没有看到适当理由的情况下,人们是不会接受新方法的。例如,你如果把一个炫酷、全新、自助的数据分析工具摆在一名营销经理面前,估计她不会去使用。因为是否要使用这个分析工具,取决于分析团队能不能解释清楚,这个分析工具将会如何帮助她更有效地区分客户,或是通过测试比较,证明这个分析工具是最行之有效的。
企业如何塑造数据驱动文化?管理层至关重要
这不仅仅是企业培训教育的问题,它还取决于管理人员需要灌输这样的数据驱动文化,显然,这和数据分析工具没有太多关系。员工们需要知道,数据使用的好坏程度将直接影响自身在企业内部的权重,这样他们就会越来越重视数据驱动化。
我接触过一些数据驱动文化较成功的企业,听到过这样的事情:开会时,如果发言没有数据支持,这样的人没有太多的话语权。管理层会监督谁使用了数据分析工具,并把这作为工作业绩考核的一项指标。管理人员身体力行,让数据说话,而非跟着感觉走。这一过程是需要管理层加以引导的。
可能有些企业领导认为,通过轻松安装一款易用的数据分析工具,企业员工就会突然都变为数据驱动。这样的想法是不切实际的。无论工具多么简单友好,它们本身并无法将那些在日常工作中不使用数据的员工进行重塑改造。对于那些寻求突破20%上限的企业来说,了解为什么数据驱动文化无法推行,如何才能够有效让数据驱动文化落地,这才是重中之重。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28