数据驱动的决策真正意味着什么？

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如果您是企业主或领导者，无论经济状况如何，保持业务敏捷都需要您预测问题并实时采取行动。 为此，您的公司必须使用数据来推动其整个业务部门的战略和决策。

数据驱动的决策需要使用事实、指标和数据来制定符合公司目标、目标和计划的战略业务决策。 它使您的员工每天都能做出明智的决定。

简而言之：如果您可以环顾您的组织并看到团队因为使用数据而毫不费力地做出决策，那么您已经意识到数据的全部价值。

使用数据为决策提供信息的好处

采用更加数据驱动的决策方法有很多好处。 例如，它：

1. 建立跨团队的共同语言。

当您组织中的每个人都可以“说出数据”时，来自不同部门的人员可以相互分享见解。

当您业务中的不同团队可以访问相同的实时数据时（当然，在适当的安全级别上，取决于他们完成工作所需的知识），他们将使用单一的事实来源进行工作。

2. 打破孤岛。

从业务流程的不同部分消除孤岛将帮助您为客户创建定制的、个性化的端到端体验。

3. 增加团队之间的协作。

您看到的数据通常与其他人从不同角度查看的数据相同。 当您的数据可链接和可发现时，来自您业务不同领域的人员可以将他们的见解转化为数据驱动的行动。 共享信息会带来新的机遇和真正的转变。

4. 激发好奇心和新的业务解决方案。

您的员工可以通过利用他们的同事正在做的事情并获得新的见解来更快地行动，如果这些数据无法被发现，这些见解是不可能的。

5. 推动成本节约。

多次手动处理和存储数据需要花钱，因为当数据不自动化时，多个团队会花费个人时间分析和使用相同的数据集。

利用业务不同部分的数据

在使用数据时，您业务的不同部分（例如人力资源和财务部门）面临着不同的挑战。 以人力资源和财务部门为例。

人事部门

人员是贵公司最大的开支——也是最大的资产。 人力资源团队需要了解招聘、减员、人员流动、多样性等。 与许多其他业务部门一样，人力资源人员经常在紧迫的期限内处理多个项目。

像 Tableau 这样值得信赖的分析合作伙伴可以提供一流的分析来了解员工体验、敬业度和发展。 通过易于理解的仪表板，人力资源团队可以全面了解他们的数据，将来自其他工具和来源的数据整合到一个地方。

还有其他一些好处：

1. 自动化意味着不再需要在电子表格中进行手动计算。
2. 您的人力资源主管将能够快速发现跨数据集的人才趋势和异常值。
3. 使用直观的人工智能将使人力资源专业人士能够做出重要的人事预测，例如今年最有可能离开公司的人，并帮助他们实施积极的战略来减少人员流失。

通过使用数据来推动决策，人力资源领导者可以解锁将人们与业务成果联系起来的洞察力。 领导者可以回答诸如“员工人数增长了多少？ 我的公司是否达到了招聘目标？ 我是从内部提拔还是为领导者招聘外部人员？ 损耗如何变化？”

此外，在整个公司内推广数据素养可以提高员工的参与度和协作，从而提高员工流失率。 Tableau 委托 Forrester Consulting 进行的一项研究 调查显示，近 80% 的受访员工表示，他们更有可能留在一家为他们所需的数据技能提供充分培训的公司。¹

财务部门

为了使您的业务战略稳健，您需要深入了解公司当前和预测的财务状况。 波动性和不确定性意味着企业必须能够快速转型——这可能会带来新的会计和预算挑战。

通过使用 Tableau 等分析合作伙伴，财务分析师和业务用户可以在分析数据时节省时间并提高效率。 即使他们有分散的数据，他们也可以发现洞察力。 借助 Tableau，他们可以组合来自不同来源的数据，将实际 T&E 成本与分配给这些费用的预算金额进行比较，并了解支出的主要驱动因素。 他们还可以使用数据来制定企业范围的决策，例如旅行冻结。

自动化意味着忙碌的分析师可以节省时间。 他们可以扩展和自动化重复分析以加快决策速度，并消除电子表格中的手动计算。 他们还可以通过自助分析更快地找到答案，确保财务信任和可审计性。

此外，敏感数据可以保持安全并仅对需要访问的人可用，并且以前孤立的团队和区域可以通过访问共享数据进行协作。

未来的挑战

综上所述，帮助公司更好地利用数据的技术很容易获得和实施。 更艰难的现实是，转向数据驱动的决策框架需要的不仅仅是技术。

以下是我经常从其他商业领袖那里听到的一些挑战——以及可以采取哪些措施来克服这些障碍。

1. 人员、流程、资金和优先级都构成挑战。

许多数据团队被认为是可操作的； 它们基本上隐藏在业务战略方面。 他们没有适当的资金来支持数据运营和新的战略洞察力以跟上业务的步伐。 这使得很难获得实时的、以行动为导向的洞察力。

有时，其他内部举措会优先考虑。 无论是在团队、部门还是企业级别，数据分析和资源通常会被移到列表下方，以支持其他被认为更重要的短期工作。

2. 过分关注技术而对实际数据本身不够关注。

随着您在数据之旅中走得更远，数字迁移和数据转换都是重要的活动，无论您是想发展业务、推动与客户的新互动，还是提高运营效率。

您可以实施世界上最好的技术，但如果您的数据质量很差，既无法链接也无法发现，或者如果您没有收集正确的数据来回答与您的业务战略相关的问题，那么您将不会获得技术投资的最大价值。 

3. 忽视对员工进行数据道德教育。

数据分析仍然被认为是少数人的工作，只有选定的团队拥有并使用数据来推动业务的其余部分。 但是每个与数据打交道的人都应该了解数据伦理。 如果没有适当的培训，可能会出现重复信息、不知道正确的事实来源或质量问题的情况。 或者，由于缺乏对如何处理的认识，数据处理不符合道德规范。

为了应对这些挑战，领导者和管理者应该通过假设挑战、展示策略如何与战略联系以及强化数据和技术熟练程度对底线和职业影响至关重要的观点来塑造他们希望看到的行为。 领导者还必须投资于数据技能、政策、道德和数据管理，以确保他们正确处理数据。 他们应该鼓励发展普遍的数据文化并促进 数据素养 在整个员工队伍中，人们可以有效地阅读、使用、分析和交流数据。 最后，为了为您的业务战略提供最大价值，数据还必须是可发现和可链接的。

值得实施的方法

“数据驱动的决策”不仅仅是一个流行词——如果您想在不断变化的市场中保持敏捷，它是一种值得实施的方法。

当您为员工提供数据以推动数据决策时，您可以改变员工体验、推动智能业务运营并创建无缝的客户体验。 您还可以展示和传达团队价值和成功； 围绕明确、共同的目标团结起来； 促进团队和业务部门之间的协同作用； 并更好地与其他业务领导者协作并保持一致。