數據驅動型企業：它們是什麼以及它們的優勢是什麼？

使用數據驅動方法的公司數量每年都在穩步上升。 組織已經認識到，有效地利用數據可以通過在其戰略中做出明智的決策來顯著提高成功的機會。 然而，數據驅動型公司的具體特徵是什麼？ 所有處理數據的公司都被認為是數據驅動的嗎？ 您的組織如何成為一個擴大數據科學的組織  努力？ 在本文中，我們將為您提供這些問題的見解和答案。

什麼是數據驅動型公司

數據驅動型公司的特點是在製定戰略決策時依賴數據分析，而不是團隊成員的主觀意見、直覺或情緒。 本質上，這些公司在其戰略和流程中優先考慮數據科學。

技術進步促進了對大量信息的訪問，使公司能夠收集和分析海量數據集。 因此，數據驅動型公司能夠更好地做出明智的決策並準確預測市場行為。

除了前面提到的優勢外，數據驅動型公司還可以在內部和市場上獲得各種其他好處。 這些包括：

• 最新信息：數據驅動的公司可以訪問實時數據，使他們能夠緊跟市場趨勢，並根據最新信息做出明智的決策。
• 簡化流程：通過利用數據，這些公司可以識別運營效率低下的問題並簡化流程，以提高生產力並優化資源分配。
• 提高生產力：數據驅動的公司使用數據洞察力來識別其工作流程中的瓶頸並實施數據支持的解決方案，從而提高生產力並改善整體績效。
• 增強市場預期：通過分析數據，這些公司可以更準確地預測市場變化和趨勢，幫助他們做出積極的決策並避免潛在的經濟損失。
• 改善客戶獲取和保留：數據驅動的公司可以利用數據來深入了解客戶的偏好、行為和需求，從而使他們能夠定制產品和營銷策略，以更有效地吸引和留住客戶。
• 更高的利潤：由於數據驅動型公司能夠做出明智的決策、優化運營並通過數據分析發現創收機會，因此它們往往會在每位員工和總體水平上產生更多的利潤。
• 節約成本：通過利用數據，這些公司可以發現節約成本的機會，例如優化供應鏈運營、減少浪費和優化定價策略，從而實現整體成本節約。

根據數據科學的公司類型

根據數據科學實施的水平，有五種類型的組織：

• 數據抗拒組織：這些公司不認為數據分析對其發展至關重要，因此不實施這方面的變革。
• Data Aware 組織：與 Data Resistant 組織不同，這些公司認識到數據科學的重要性，但可能不知道如何有效地實施它。
• 數據引導組織：這些公司執行基本的數據分析並從數據中得出結論，但沒有製定正式的戰略。
• Data Savvy 組織：這些公司戰略性地使用數據來了解數據背後的“原因”並得出有關消費者行為的結論。
• 數據驅動組織：除了 Data Savvy 公司的實踐之外，數據驅動組織通過將數據驅動的決策實施到他們的運營和戰略中，將他們的見解和結論變為現實。

公司通常會經歷數據使用方法的演變和變化，直到他們實現數據的最佳和有效利用。 然而，也有一些公司可能會停滯不前，無法隨著時間的推移而發展，這可能會阻礙他們充分發揮數據驅動決策的潛力。

公司是數據驅動的 5 個指標

數據透明度

在數據驅動的公司中，所有團隊成員，無論其角色如何，都可以訪問所有類型的數據，包括關於組織、客戶和市場的正面和負面信息。 這種公開透明的方法允許在全面了解數據格局的基礎上做出明智的決策。 重要的是要認識到負面數據也可以提供有價值的見解並有助於做出明智的決策。 隱瞞或有選擇地僅展示積極的數據可能會導致觀點出現偏差，並阻礙公司識別需要改進的領域或有效應對挑戰的能力。 接受所有類型的數據，無論是積極的還是消極的，對於在組織內培養真正的數據驅動文化至關重要。

數據科學專業人士的形象

數據科學家的角色在任何數據驅動型公司中都至關重要。 這些專業人員負責構建和組織組織擁有的龐大數據庫，利用他們在統計、技術和數學方面的專業知識。 他們從數據中提取、編譯和處理有價值的信息，使組織的所有成員都可以訪問、理解和信任這些信息。

隨著公司認識到利用數據進行戰略決策的重要性，各個行業對數據科學家的需求正在迅速增加。 這些專業人員在解鎖隱藏在數據中的洞察力和推動基於數據的策略方面發揮著關鍵作用。 他們的專業知識和技能對於在當前數據驅動的環境中最大限度地發揮數據推動業務成功的潛力非常寶貴。

目標只是另一個數字

在數據驅動的公司中，目標不是以抽象的方式設定的，而是基於數據驅動的洞察力。 這些公司建立了明確而精確的目標，結合了數據分析得出的數字特徵。

例如，在非數據驅動的公司中，目標可能表述為“明年增加銷售額”。 但是，在數據驅動的公司中，目標會更具體，例如“從 2 月到 6 月將銷售額增加 34%”。 前一個目標是模糊的，允許對成功進行廣泛的解釋，而後者是具體的、可衡量的，並提供了一個明確的目標。

基於數據設定精確的目標使公司能夠有一個明確的成功基準。 它使他們能夠準確衡量進展，評估其策略的有效性，並根據數據做出明智的決策。 如果不利用數據，公司可能無法理解其努力的真正影響並錯失改進機會。 相比之下，數據驅動的公司可以有效地跟踪進度、根據需要進行調整併優化績效，從而更準確、更成功地實現目標。

意見有數據支持

在數據驅動的公司中，團隊成員的意見有數據支持。 公司專業人員所做的每一項貢獻都必須有相關數據支持，確保決策是基於客觀信息而不是主觀意見做出的。 這種方法促進了客觀性，並最大限度地減少了情緒、感覺或個人意見對組織方向的影響。 目的是避免讓情緒或主觀觀點支配組織的進程，而是依靠數據驅動的決策來取得更大的成功。

為組織服務的數據

雖然數據是數據驅動型公司戰略不可或缺的一部分，但其人力資本的福祉和組織的整體健康狀況更為重要。 數據作為驅動組織的工具，而不是決策的唯一動力。 公司不屈從於數據，而是數據服務於組織的目標。

數據驅動型企業承認決策受到多種因素的影響，並非所有因素都可以量化。 雖然數據提供了寶貴的見解，但通常也有一些定性因素會影響決策制定。 採用了一種同時考慮數據和其他相關因素的整體方法，認識到公司及其員工的福祉與數據的利用是一個優先事項。

如何採用數據驅動的方法

將公司轉變為數據驅動型企業是一個漸進的過程，需要隨著時間的推移進行調整。 雖然團隊成員通常對合併數據科學並理解其重要性持開放態度，但挑戰通常在於組織完全接受數據驅動實踐所需的數字化轉型。 這種轉變可能需要大量的財務和時間投資，這可能會導致一些公司不願這樣做。

如果您發現自己處於這種情況，我們想為您提供一些可能會有很大幫助的提示。

將智能模型付諸實踐

SMART 是首字母縮寫詞，代表具體、可衡量、可實現、相關和有時限。 它是一種廣泛使用的模型，用於設定清晰有效的目標。 以下是如何在數據驅動的公司中將 SMART 模型付諸實踐：

• 具體的

• 可衡量的

• 可達到的

• 相關的

• 基於時間

SMART 方法在定義目標時非常有用。 根據它，一個好的目標是滿足所有這些特徵的目標。

民主化數據訪問

並非所有團隊成員都需要訪問所有信息，但他們應該能夠訪問有效執行工作和貢獻價值所需的信息。

實施數據治理

數據治理基於建立關於如何使用和管理公司數據（即關於整個數據生命週期）的明確政策的想法。

依靠良好的數據分析工具

為了以最佳方式實施數據科學，重要的是要依靠數字數據分析平台，幫助您從原始數據轉變為以簡單簡潔的方式表達的有價值信息。

哪些行業有更多數據驅動型公司？

就數據驅動型公司而言，某些行業比其他行業更接受數據分析。 銀行業、製造業、電信業、保險業、零售業、汽車業和醫療保健業都在很大程度上實施了數據分析。 然而，當談到這個領域的著名公司時，谷歌、亞馬遜、Netflix 和蘋果無疑是最前沿的，它們採用創新的數據驅動決策方法。