優匙說 怎樣用數據有效指導企業決策？目前，培養數據分析團隊專門從事評估預測是多數公司的做法。但這同時存在缺陷，即數據團隊與業務團隊割裂，前者只著眼數據，忽視其他商業因素；后者缺乏數據思維，日常決策失去指導。更有效的方法，是建立數據驅動型公司。只有當每個員工都知曉數據的重要性，能夠接觸到相關數據，并運用數據思維指導其每一個大小決策時，數據才能真正成為企業的驅動力。

無論是初創型公司還是知名企業，我們都習慣于在團隊中安排專人負責數據處理，讓他們根據大數據進行業務分析，為決策提供支撐。這些數據專員會處理不同渠道收集來的信息，并加以討論、發散思維，從銷售及其他不同角度提出建議，指導客戶轉化率的提升。

既然數據分析師這么重要，為什么我們說要取消這些職位呢？

因為通常情況下他們會在整個商業版圖中只盯著數據，而這長遠來說是弊大于利的。

數據分析有價值，甚至非常重要，關系到你事業的成功。但不管數據分析師的經驗多豐富、見解多獨到，你收集到的觀點與數據都是經過人為過濾了的。從表面上來看，這無傷大雅。

但當這個數據分析師離職、升職或調崗的時候，問題就來了。由于失去主心骨，分析團隊的其他人會競相爭奪有價值的數據圖表，賦予自己的理解，導致分析結果失去整體與客觀性。

反過來說，這是“分析學的要塞”。事實上，只有少數天賦異稟的人可以洞穿數據的本質奧秘。通常情況下，沒有人能拿到一手資料，而在傳播過程中，數據往往會挾裹上許多虛假信息。

盡管表面上來看，每個公司對數據分析崗都采取了嚴密保障，但其實危險信號在招聘環節就已經發出了：企業希望建立易懂易操作的系統，以方便從數據分析中提取信息。因此往往傾向于聘用那些能重新配置系統，讓信息更加公開、更易獲得、覆蓋面更廣的人，而不是深刻洞察數據的人。

想要更好的處理數據分析的問題，就要先提取信息，讓來自不同團隊、部門的員工和決策者進行頭腦風暴，列舉出利用整合數據指導自身日常工作的可能性。一步一腳印地做，漸漸地，每個人都會成為專家。

你已經落后了嗎？

你是否知道，數據分析師成為一個專業領域還不超過五年時間？這就意味著它還處于起步階段，提升空間廣闊，新分析工具層出不窮；你可能認為你落伍了。但事實上，正確信息和指引唾手可及，你可以實時校正工作流程，從整體上改良項目。

數據作為一種新興力量，讓所有人都變得透明，讓錯誤和成功都可視化，使檢視競爭結果成為可能。沒有人是完美的，人人都在不斷地學習。你不能因錯誤而裹足不前，也不能坐吃山空。數據的意義就在于驅使我們進步。

新的數據駕馭者

每個企業都需要具有杰出分析思維的人，他們捕捉數據，分析制作成一個漂亮、簡潔、有實際意義的幻燈片，讓每個人都看到強有力的銷售數據和漂亮的報表。在這個精彩的世界里，數字本身說明一切，讓后續行動清晰明朗。

但這種方式容易誤導那些銳意進取的公司。轉型為數據驅動型公司是一個全新的過程，要知道從哪開始、怎么做，是非常困難的。或許你有職員能監控標準的合理規范性，為你修復破損或雷同的數據，甚至為你構建盈利模式。但數據驅動不是個人行為，而是需要全公司參與的商業行為。這意味著你的公司要有戰略性和前瞻性思維，這很大程度上是一種企業文化的轉變。我們要能輕松借鑒或利用收集整理的數據資料的價值，從而改進現有工作以提高客戶體驗。這就意味著要做出一些不管是在現今階段還是長遠來看都有現實意義的決策。

團隊共同參與

實際上，不論是一個人還是一百個人運營，這個轉型過程總會隨著時間的推移而改善。當你能讓團隊每個人都分析數據的時候，為何要把工作集中在一個人身上？當每個人有了洞察數據的能力，就可以讓公司從被動分析變為主動出擊。而如今公司員工對數據分析的普遍看法是：“這不在我的工作范圍內”，或是認為數據只在事后分析項目的成敗上才有用。

如果數據不是每個人做每一個營銷決策的基礎，那么你的公司就不能被稱作是一個真正的數據驅動型公司。不僅是在員工需要時教他們如何使用，而是引導他們把數據分析當作一種企業文化，運用在項目的計劃、優先級設置中，并貫穿項目啟動及升級的整個優化流程。畢竟數據分析師不是兜售優于他人的想法的；而是通過數據，讓每個人都能了解到哪些工作有效，哪些沒有，或哪些需要進一步研究。

成為數據驅動型的公司步驟

現在我們知道我們需要什么了，那么如何將這些信息轉化為行動？這里是一些在你的工作場所可以操作的步驟：

公開數據——讓所有人擁有獲得相關信息的權限，不管是決策者、執行官、合作方還是供應商。

每個人都成為分析師——整合關聯所有的資源，使每個部門職員都能總攬全局概況，并深挖更多細節。

讓每個人有自己的見解——當人們有權力去基于現狀自己做分析、有自己的看法時，他們源源不斷地的靈感與觀點會讓你眼前一亮。

決策權去中心化——讓事情公開。測試、追蹤、監控、報告，不要為了測試某些想法而設置多余的關卡。

建立一套每個人都可操作的系統，而不是每年都由新的數據分析主管創建“黑匣子”。

要知道，分析數據對許多人來說是新鮮事物，所以在習慣的過程中有一些不確定性或不安感是可以理解的。此外，企業文化在一夕之間難以轉變，慢慢適應這種新商業模式形式，可以確保每個人達成共識，并且理解個人的數據思維與推動公司前進之間的重要關系。