数据驱动型企业：它们是什么以及它们的优势是什么？

使用数据驱动方法的公司数量每年都在稳步上升。 组织已经认识到，有效地利用数据可以通过在其战略中做出明智的决策来显着提高成功的机会。 然而，数据驱动型公司的具体特征是什么？ 所有处理数据的公司都被认为是数据驱动的吗？ 您的组织如何成为一个扩大数据科学的组织  努力？ 在本文中，我们将为您提供这些问题的见解和答案。

什么是数据驱动型公司

数据驱动型公司的特点是在制定战略决策时依赖数据分析，而不是团队成员的主观意见、直觉或情绪。 本质上，这些公司在其战略和流程中优先考虑数据科学。

技术进步促进了对大量信息的访问，使公司能够收集和分析海量数据集。 因此，数据驱动型公司能够更好地做出明智的决策并准确预测市场行为。

除了前面提到的优势外，数据驱动型公司还可以在内部和市场上获得各种其他好处。 这些包括：

• 最新信息：数据驱动的公司可以访问实时数据，使他们能够紧跟市场趋势，并根据最新信息做出明智的决策。
• 简化流程：通过利用数据，这些公司可以识别运营效率低下的问题并简化流程，以提高生产力并优化资源分配。
• 提高生产力：数据驱动的公司使用数据洞察力来识别其工作流程中的瓶颈并实施数据支持的解决方案，从而提高生产力并改善整体绩效。
• 增强市场预期：通过分析数据，这些公司可以更准确地预测市场变化和趋势，帮助他们做出积极的决策并避免潜在的经济损失。
• 改善客户获取和保留：数据驱动的公司可以利用数据来深入了解客户的偏好、行为和需求，从而使他们能够定制产品和营销策略，以更有效地吸引和留住客户。
• 更高的利润：由于数据驱动型公司能够做出明智的决策、优化运营并通过数据分析发现创收机会，因此它们往往会在每位员工和总体水平上产生更多的利润。
• 节约成本：通过利用数据，这些公司可以发现节约成本的机会，例如优化供应链运营、减少浪费和优化定价策略，从而实现整体成本节约。

根据数据科学的公司类型

根据数据科学实施的水平，有五种类型的组织：

• 数据抗拒组织：这些公司不认为数据分析对其发展至关重要，因此不实施这方面的变革。
• Data Aware 组织：与 Data Resistant 组织不同，这些公司认识到数据科学的重要性，但可能不知道如何有效地实施它。
• 数据引导组织：这些公司执行基本的数据分析并从数据中得出结论，但没有制定正式的战略。
• Data Savvy 组织：这些公司战略性地使用数据来了解数据背后的“原因”并得出有关消费者行为的结论。
• 数据驱动组织：除了 Data Savvy 公司的实践之外，数据驱动组织通过将数据驱动的决策实施到他们的运营和战略中，将他们的见解和结论变为现实。

公司通常会经历数据使用方法的演变和变化，直到他们实现数据的最佳和有效利用。 然而，也有一些公司可能会停滞不前，无法随着时间的推移而发展，这可能会阻碍他们充分发挥数据驱动决策的潜力。

公司是数据驱动的 5 个指标

数据透明度

在数据驱动的公司中，所有团队成员，无论其角色如何，都可以访问所有类型的数据，包括关于组织、客户和市场的正面和负面信息。 这种公开透明的方法允许在全面了解数据格局的基础上做出明智的决策。 重要的是要认识到负面数据也可以提供有价值的见解并有助于做出明智的决策。 隐瞒或有选择地仅展示积极的数据可能会导致观点出现偏差，并阻碍公司识别需要改进的领域或有效应对挑战的能力。 接受所有类型的数据，无论是积极的还是消极的，对于在组织内培养真正的数据驱动文化至关重要。

数据科学专业人士的形象

数据科学家的角色在任何数据驱动型公司中都至关重要。 这些专业人员负责构建和组织组织拥有的庞大数据库，利用他们在统计、技术和数学方面的专业知识。 他们从数据中提取、编译和处理有价值的信息，使组织的所有成员都可以访问、理解和信任这些信息。

随着公司认识到利用数据进行战略决策的重要性，各个行业对数据科学家的需求正在迅速增加。 这些专业人员在解锁隐藏在数据中的洞察力和推动基于数据的策略方面发挥着关键作用。 他们的专业知识和技能对于在当前数据驱动的环境中最大限度地发挥数据推动业务成功的潜力非常宝贵。

目标只是另一个数字

在数据驱动的公司中，目标不是以抽象的方式设定的，而是基于数据驱动的洞察力。 这些公司建立了明确而精确的目标，结合了数据分析得出的数字特征。

例如，在非数据驱动的公司中，目标可能表述为“明年增加销售额”。 但是，在数据驱动的公司中，目标会更具体，例如“从 2 月到 6 月将销售额增加 34%”。 前一个目标是模糊的，允许对成功进行广泛的解释，而后者是具体的、可衡量的，并提供了一个明确的目标。

基于数据设定精确的目标使公司能够有一个明确的成功基准。 它使他们能够准确衡量进展，评估其策略的有效性，并根据数据做出明智的决策。 如果不利用数据，公司可能无法理解其努力的真正影响并错失改进机会。 相比之下，数据驱动的公司可以有效地跟踪进度、根据需要进行调整并优化绩效，从而更准确、更成功地实现目标。

意见有数据支持

在数据驱动的公司中，团队成员的意见有数据支持。 公司专业人员所做的每一项贡献都必须有相关数据支持，确保决策是基于客观信息而不是主观意见做出的。 这种方法促进了客观性，并最大限度地减少了情绪、感觉或个人意见对组织方向的影响。 目的是避免让情绪或主观观点支配组织的进程，而是依靠数据驱动的决策来取得更大的成功。

为组织服务的数据

虽然数据是数据驱动型公司战略不可或缺的一部分，但其人力资本的福祉和组织的整体健康状况更为重要。 数据作为驱动组织的工具，而不是决策的唯一动力。 公司不屈从于数据，而是数据服务于组织的目标。

数据驱动型企业承认决策受到多种因素的影响，并非所有因素都可以量化。 虽然数据提供了宝贵的见解，但通常也有一些定性因素会影响决策制定。 采用了一种同时考虑数据和其他相关因素的整体方法，认识到公司及其员工的福祉与数据的利用是一个优先事项。

如何采用数据驱动的方法

将公司转变为数据驱动型企业是一个渐进的过程，需要随着时间的推移进行调整。 虽然团队成员通常对合并数据科学并理解其重要性持开放态度，但挑战通常在于组织完全接受数据驱动实践所需的数字化转型。 这种转变可能需要大量的财务和时间投资，这可能会导致一些公司不愿这样做。

如果您发现自己处于这种情况，我们想为您提供一些可能会有很大帮助的提示。

将智能模型付诸实践

SMART 是首字母缩写词，代表具体、可衡量、可实现、相关和有时限。 它是一种广泛使用的模型，用于设定清晰有效的目标。 以下是如何在数据驱动的公司中将 SMART 模型付诸实践：

• 具体的

• 可衡量的

• 可达到的

• 相关的

• 基于时间

SMART 方法在定义目标时非常有用。 根据它，一个好的目标是满足所有这些特征的目标。

民主化数据访问

并非所有团队成员都需要访问所有信息，但他们应该能够访问有效执行工作和贡献价值所需的信息。

实施数据治理

数据治理基于建立关于如何使用和管理公司数据（即关于整个数据生命周期）的明确政策的想法。

依靠良好的数据分析工具

为了以最佳方式实施数据科学，重要的是要依靠数字数据分析平台，帮助您从原始数据转变为以简单简洁的方式表达的有价值信息。

哪些行业有更多数据驱动型公司？

就数据驱动型公司而言，某些行业比其他行业更接受数据分析。 银行业、制造业、电信业、保险业、零售业、汽车业和医疗保健业都在很大程度上实施了数据分析。 然而，当谈到这个领域的著名公司时，谷歌、亚马逊、Netflix 和苹果无疑是最前沿的，它们采用创新的数据驱动决策方法。