數據驅動型組織的標誌

by 2022 年 9 月 12 日商業智能/分析0評論

數據驅動型組織的標誌

企業和候選人在評估數據文化時應提出的問題

 

追求合適的人選

當你找工作時,你會帶來一套技能和經驗。 未來的雇主正在評估你是否適合他們的組織。 雇主正在嘗試評估您的個性和價值觀是否與組織的個性和價值觀相吻合。 這很像約會過程,你試圖決定對方是否是你想與之分享你生活的一部分的人。 職業追求過程更加壓縮。 在相當於一杯咖啡、午餐和(如果幸運的話)晚餐之後,您決定是否要做出承諾。  

通常,招聘人員會找到並篩選選中職位描述上的框的候選人。 招聘經理進一步篩選紙質候選人,並通過對話或一系列關於您的經歷的對話來驗證職位描述中的信息。 有招聘能夠滿足工作要求的候選人的記錄的公司 非常適合組織,經常進行面試或部分面試,以評估候選人是否擁護對組織很重要的價值觀。 一個好的候選人在有機會提問時總是會做同樣的事情。 作為候選人,您可能希望完成交易的公司價值觀可能包括工作與生活的平衡、附加福利、對繼續教育的承諾等。  

大洗牌

這些無形資產的重要性正在改變格局。 創造了“大洗牌”一詞來描述當前的就業市場。 工人們正在重新評估他們的價值觀和優先事項。 他們尋求的不僅僅是薪水。 他們正在尋找可以取得成功的機會。    

另一方面,雇主發現他們需要更具創新性。 在吸引和留住人才方面,無形利益比以往任何時候都更加重要。 創造人們希望成為其中一部分的文化和環境是關鍵。

數據驅動的文化為組織提供了競爭優勢,並創造了一種員工希望成為其中一部分的文化。 創造推動績效的正確文化和將業務戰略與執行聯繫起來的組織戰略。 文化是幫助員工利用技術並確保正確流程到位的秘訣。 當接受數據驅動的文化時,高級分析成為實現的期望。

儘管如此,您和雇主面臨的挑戰是相同的——定義和評估無形資產。 你是團隊成員嗎? 你是問題解決者嗎? 組織是否具有前瞻性? 公司是否賦予個人權力? 如果你遇到一堵磚牆,你會得到你需要的支持嗎? 在幾次談話中,您和雇主評估您是否致力於相同的價值觀。        

價值主張

我可以想到在我個人領域的許多組織,其中第二代領導層對業務瞭如指掌。 他們的組織之所以成功,是因為他們做出了正確的決定。 領導者很聰明,有很強的商業意識。 他們了解他們的客戶。 他們沒有冒太多風險。 他們的成立是為了利用特定的市場利基。 多年來,傳統和直覺為他們提供了很好的服務。 不過,老實說,他們在大流行期間度過了艱難的時期。 供應鏈中斷和新的客戶行為模式嚴重破壞了他們的底線。  

其他組織正在採用數據驅動的文化。 他們的領導層已經認識到,指導一個組織不僅僅是使用你的直覺。 他們採用了一種依賴於組織各個級別數據的文化。 一個 最近的 Forrester 報告 發現數據驅動的公司每年以超過 30% 的速度超過競爭對手。 依靠數據做出業務決策可為組織帶來競爭優勢。

什麼是數據驅動的組織?

數據驅動的組織是一個有遠見並定義了可以最大限度地從數據中獲得洞察力的戰略的組織。 組織的廣度和深度已將企業數據願景內部化——從分析師和經理到高管; 從財務和 IT 部門到營銷和銷售。 借助數據洞察力,公司可以更好地靈活應對客戶需求。  

使用數據洞察力, 沃爾瑪利用人工智能 預測供應鏈問題並預測客戶需求。 多年來,沃爾瑪一直在整合 實時天氣預報 到他們的銷售預測以及在全國范圍內移動產品的位置。 如果預報比洛克西下雨,雨傘和雨披將在暴風雨前從亞特蘭大轉移到密西西比州的貨架上。  

二十年前,亞馬遜創始人傑夫·貝佐斯(Jeff Bezos)發布了 任務 他的公司將以數據為生。 他分發了一份現已廣為人知的備忘錄,其中概述了公司內部應如何共享數據的 5 條實用規則。 他定義了策略,以加強他對數據組織的戰略和願景。 您可以閱讀他的規則的細節,但它們旨在跨組織的孤島開放對數據的訪問,並打破數據訪問的技術障礙。

快速約會問題

無論您是在評估一個與自己聯繫的新組織,還是已經冒險嘗試,您都可能需要考慮提出一些問題來評估它是否具有數據驅動的文化。

文章結構

  • 數據驅動的方法和數據驅動的決策是否內置於組織結構中?  
  • 它在企業使命宣言中嗎?  
  • 它是願景的一部分嗎?
  • 它是戰略的一部分嗎?
  • 支持願景的低級策略是否已適當預算?
  • 數據治理政策是否促進而不是限制訪問?
  • 分析是否與 IT 部門分離?
  • 推動組織發展的指標是否現實、可靠和可衡量?
  • 是否在組織的各個級別實施了數據驅動的方法?
  • CEO 是否信任她的執行儀表板足以做出與她的直覺相衝突的決定?
  • 業務線分析師能否輕鬆訪問他們需要的數據並獨立分析數據?
  • 業務部門能否輕鬆跨組織內的孤島共享數據?
  • 員工是否能夠做正確的事情?
  • 組織中的每個人是否都有數據(以及分析數據的工具)來回答他們在工作中必須解決的業務問題?
  • 組織是否使用數據來查看歷史數據、當前情況以及預測未來?
  • 預測指標是否總是包含不確定性的度量? 是否有預測的置信度?

領導才能

  • 是否鼓勵和獎勵正確的行為,或者,是否存在尋找後門的意外激勵? (貝索斯還懲罰了不受歡迎的行為。)
  • 領導層是否一直在思考和計劃下一步、創新、尋找使用數據的新方法?
  • 是否正在利用人工智能,或者是否有利用人工智能的計劃?
  • 無論您身處哪個行業,您是否擁有數據方面的內部能力或值得信賴的供應商?
  • 您的組織是否有首席數據官? CDO 的職責包括數據質量、數據治理、數據 戰略、主數據管理以及通常的分析和數據操作。  

數據

  • 數據是否可用、可訪問和可靠?
  • 積極響應意味著正在收集、合併、清理、管理、管理相關數據,並且流程旨在使數據可訪問。  
  • 工具和培訓可用於分析和呈現數據。 
  • 數據是否被重視並被視為資產和戰略商品?
  • 它是否受到保護和可訪問?
  • 新數據源能否輕鬆集成到現有數據模型中?
  • 它是完整的,還是有差距?
  • 整個組織是否存在通用語言,或者用戶是否經常需要翻譯通用維度?  
  • 人們相信數據嗎?
  • 個人是否真的使用數據來做出決定? 或者,他們是否更相信自己的直覺?
  • 分析師通常會在數據呈現之前對其進行處理嗎?
  • 每個人都說同一種語言嗎?
  • 關鍵指標的定義是否在整個組織內標準化?
  • 組織內是否一致使用關鍵術語?
  • 計算是否一致?
  • 可以跨組織內的業務部門使用數據層次結構嗎?

人員和團隊

  • 具有分析技能的人是否感到被賦予了權力?
  • IT 與業務需求之間是否存在強有力的協作?  
  • 是否鼓勵合作?
  • 是否有正式的流程將個人與超級用戶聯繫起來?
  • 在組織內找到以前可能解決過類似問題的人有多容易?
  • 組織內有哪些實用程序來促進團隊之間、團隊之間和團隊內部的溝通?  
  • 是否有一個通用的即時通訊平台可以在組織內進行交流?
  • 是否有包含常見問題的正式知識庫?
  • 是否為員工提供了正確的工具?
  • 是否有與業務和 IT 戰略同步的財務團隊參與? 

流程

  • 整個組織的業務和 IT 是否都採用了與人員、流程和技術相關的標準?
  • 是否進行了適當的培訓並可以對員工進行工具和流程方面的培訓?

分析

如果您能夠得到這些問題的真正答案,那麼您應該非常清楚您的組織是數據驅動的還是只是一個裝腔作勢的人。 如果你問 100 位 CIO 和 CEO,他們是否認為他們的組織是數據驅動的,那將會非常有趣。 然後,我們可以將本次調查中問題的結果與他們的回答進行比較。 我懷疑他們可能不同意。

無論結果如何,重要的是新的首席數據官和潛在員工對組織的數據文化有一個很好的了解。