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Python|如何建立數據文化：領導者需要如何行動

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Python|如何建立數據文化：領導者需要如何行動

公司每天積累大量數據 ， 從營銷、銷售、服務等方面收集信息 ， 內部鎖定了關鍵任務見解 。 建立數據文化是挖掘這些隱藏見解的唯一途徑 。 對于83%的CEO來說 ， 這是一項艱巨的任務 ， 他們希望他們的組織更加以數據為導向 。 采用這種決策方法的公司會更成功 。 事實上 ， 領先的數據驅動型公司重新分配人才和資本的速度是同行的四倍 。 而且 ， 58%根據數據做出決策的公司比那些沒有根據數據做出決策的公司更有可能超過收入目標 。
那么 ， 對于準備建立數據文化的領導者來說 ， 下一步是什么呢？
CEO們面臨著無數關于在建立數據文化時從哪里開始的決定 。 克服分析困難 ， 從小事做起 ， 使用證明新數據文化價值的用例 。 麥肯錫的研究表明 ， 數據驅動的公司能更快地實現目標 ， 他們的計劃對所得稅前的收益貢獻至少20% 。

原因在于：
數據分析揭示可操作的趨勢數據分析>挖掘價值 ， 并使公司能夠更快地利用市場機會的模式 。 這推動了經濟增長 ， 培育了創新 ， 并加強了與競爭對手的差異化 。
人工智能和機器學習消除了決策中的猜測那些仍然依靠機構知識和直覺來指導決策的公司使得資金沒有繼續周轉 ， 而借助人工智能和機器學習 ， 員工可以快速、自信地做出正確的決策 。
戰略工作讓員工保持敬業度當數據分析指導日常決策時 ， 員工花在基本任務上的時間更少 ， 而將更多的時間花在戰略工作上 。 這使他們保持參與和生產力 。 這就是為什么84%的數據領先組織觀察到員工保留率有所提高的原因 。
授權合適的團隊取得收益建立數據中心的最佳方法是展示數據驅動的決策如何增加收入并簡化運營 。 不要僅僅因為分析用例可能會產生有趣的結果而選擇它 。 相反 ， 選擇一個能夠產生收益的項目 ， 并且以后可以擴展以獲得最大的影響 。
如何開始構建：
第 1 步：選擇合適的團隊成員啟動一個工作組 ， 其中包括來自整個組織的不同同事 。 這些團隊成員應該帶來協作的心態 ， 差異化的技能和能力 ， 以及獨特的組織視角 。 確保包括高管、直線經理、數據工程師、開發人員和機器學習架構師 。
第 2 步：為您的團隊配備合適的培訓和技術借助可訪問的技術 ， 您可以連接團隊成員 ， 并使他們能夠解鎖隱藏的見解 。 不要假設您的團隊成員擁有自己入門的技能或工具 。 相反 ， 為他們提供全面的培訓 ， 以便他們可以學習如何從任何地方做出數據驅動的決策 。
第 3 步：從小處著手在小規模上測試您的假設并進行迭代 。 當您的同事可以根據他們的底線衡量您的項目價值時 ， 您就會知道公司已經走出的成功的一大步 。
以下是一家金融服務公司的運作方式 。 在對銷售區域的數據子類進行簡單的聚類分析后 ， 對覆蓋范圍進行適當調整后 ， 第二年的收入增加了 100 萬 。 這一結果足以在整個公司建立對數據驅動決策的熱情 。
步驟 4：優先考慮數據文化的人為因素確保團隊成員查看原始數據分析 ， 以了解下游利用率 。 只有人眼才能確定偏見是否影響了結論 。
通過不按面值獲取數據來避免代理偏差 。 Tableau 首席執行官 Mark Nelson 說： \"沒有人能隨便把所有數據都放進去 ， 然后就能找到正確的答案 。 \"正是這種人類的洞察力幫助你從原始數據跳到結論 。
采取下一步行動 ， 構建數據文化【Python|如何建立數據文化：領導者需要如何行動】

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