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构建数据驱动型团队  

2012-06-19 17:51:46|  分类: 数据挖掘 |  标签: |举报 |字号 订阅

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拥有数据并不意味着你拥有了一切,大多数情况下,数据正在被忽略或者因为误读而误导了团队的决策。什么样的电子商务组织才能和“数据驱动”这四个字匹配? 文/宋星 人人都渴望数据,但这可能隐藏着陷阱。数据不等于信息,更不等于真相。数据在大多数情况下,要么是没有得到利用,要么就干脆是纯粹的误导! 人人都渴望数据,可没人尊重数据。矛盾吗?不,其实这幕天天上演。 我们怎么样才能真正建立起称得上“数据驱动”四个金字的电子商务组织?为什么建立“数据驱动”的组织那么困难?这个问题困扰了我很久。 “数据驱动”,这四个字中的“驱动”二字本质上直刺企业的核心。所谓驱动,即发号施令。没有发号施令,还驱动什么?因此“数据驱动”本质上,就是用数据来发号施令。   最大障碍来自经验 发号施令的决策通常来自于三个不同的方式:感觉(guts)、经验(experience)和认知(insights)。相对而言,由于感觉和经验虽然模糊却得来容易,因此决策者常常不由自主地利用这两种方式做出判断,从而很迅速地做出决定,发号施令。 显然,感觉和经验并非数据,虽然有时候人们也通过数据来形成感觉和经验,但更多时候人们倾向于选择那些与感觉和经验一致的数据进行研究和推导,而不愿相信那些与感觉和经验不相符合的数据。因此,感觉和经验,实际上是形成所谓数据驱动组织的最大障碍。 不过,请读者朋友们注意,我丝毫没有贬薄感觉和经验的意思。那些具有卓越感知和经验的操盘手,例如人人景仰的乔布斯,他们的感知和经验甚至可以凌驾一切之上,更何况在不太尊重数据的中国古代,还是涌现出相当多智勇双全、决策英明的英雄。 而今天,中国的商业智慧中绝大部分也是感觉和经验,而绝非数据,这说明感觉和经验甚至是决定成败的。 但请注意:我们今天的命题是“数据驱动”的组织。因此,我必须重申,如果一个组织确实依赖于感觉和经验,那么,数据驱动本身就并非一个重要的命题,在这个情况下,数据驱动与否根本就不会影响这个组织作出明智的决策。   实现数字驱动的关键  从组织架构的角度讲,数据并不是只拿给CEO看的。所以我认为,如果CEO或者董事会不认可“数据驱动”型的组织,数据驱动当然就无从谈起。但是,即便CEO或者管理层支持“数据驱动”型组织的建立,这一组织也未必能够真正建立起来。 “数据驱动”的组织一定是宏观和微观的结合,即宏观层面上要提供可供管理层使用的策略型数据,不至于让这个组织进退失措;微观层面上必须指导业务执行者的行动,让他们能够进行准确的选择,不用通过不断“试错”才能知晓真正有用的下一步是什么。宏观的确重要,但微观更加致命,尤其是对电子商务组织而言。 电子商务组织需要快速的反应和高度强大的执行力,管理层发起的那些至上而下的推动,在真正推动起来的时候往往已经错过了时机。电子商务组织的时机很多时候并非是管理层发现的,而来自执行层面的敏感的嗅觉,这些嗅觉在一些场合下甚至直接影响公司的成败;另一方面,无论管理层多么强悍的推动,所有最终的实现都必须依靠“下面的人”,因此,“下面的人”——他们是否能够实现管理层的想法,才真正决定这个组织的成败。 所以,回到我们上面的问题——就算CEO和管理层特别支持数据驱动型的组织,如果下面的执行者没有真正数据驱动的意识和需求,那么数据驱动型的组织也毫无实现的可能。 我的观点是——数据驱动型的组织能否实现,要看需求方。真正的需求方是执行团队。执行团队是依赖于感觉和经验还是依赖于数据,这才是数据驱动型组织能否实现的关键。如果执行团队渴望数据、利用数据、依赖数据,这个组织的数据驱动文化就很容易实现,而跟CEO和管理层其实关系没那么大。CEO和管理层要做的,是建立这样的执行团队,而不是生硬地自上而下地推动所谓某种以前并不存在的数据驱动的文化。 从这个角度看,我们的电子商务企业中,大部分执行团队都或多或少需要数据,依赖的程度高低,便是这个企业数据化驱动程度的高低。不过,我想很多国内电子商务企业的执行团队应该都还是靠着感觉和经验吧。这便是数据驱动型组织并非那么容易实现的根本原因。 因此,数据驱动型的电子商务组织,基础性的第一步是要建立真正的来自执行层面对数据的旺盛需求。这个需求不是CEO或者管理团队有一天忽然觉得数据无比重要而风风火火下达的政令,而是发自自然的,如同人们食色性也的需求。没有这样的需求,无论电子商务组织还是任何其他组织,都不存在真正的所谓数据驱动。   使能(enable)误区 现在,假设我们的电子商务组织的执行团队是一群真正欣赏数据的人,数据驱动型的组织是否就实现了? 仍然很难。 在封闭系统内,有需求未必就会有供给。你欣赏iPhone5,但你没这个能力自己做一个;你渴求数据,但未必你能通过自己的力量获得。 所以,希望建立数据驱动文化的组织,一开始都把视线集中在建立能力上。(当然,你要记住首先是建立需求,而非建立能力。) 构建能力被称为“使能(enable)”。让这个组织能提供数据有多种办法,但最常见的方法,是我们下面的这个图所展示的解决方式。   数据部门是个hub,这群人解决一个组织大部分的数据需求。当业务部门需要数据的时候,他们提交需求给数据部门,然后数据部门开始抽取、运算和分析,把数据和结果返回给业务部门。 说实话,这真是一种笨办法,这使我想起了过去无所不包无所不揽的计划经济。我相信这个方法的初衷是好的,这么建立数据能力有如下几个动因: 1.显然,这个方法能够让CEO或者管理层非常牢固地控制数据。数据比较安全——至少看上去是那样。 2.数据部门可以集中起来工作,这似乎对做数据的同事是不错的一点。 3.节省人力,组织看起来规划清晰。不用在各处安插做数据做分析的人,确实省下一大笔人力和管理成本。 4.相对简单的数据系统。因为数据部门管理数据,诸如权限之类的系统设计可能就不是那么重要了,反正人来提供数据报表即可。该给哪些部门,不给哪些部门,人工去每次划分确定就好了。数据的模型也没那么重要,人去分析就行了,不需要太高的自动化,也不需要太强大的BI。 但前面说过,这是一种笨办法,如果这样规划数据部门,可能会产生一些意想不到的结果。最可能产生的结局是:数据部门会——疯掉? 这不是耸人听闻。如果数据部门要负责所有业务部门的数据,得需要多少人呢?肯定超出你的想象。此外,业务部门肯定不会仅仅满足于数据被提供出来,他们希望数据快些、更快些,他们想要实时数据。手工作业,实时太难,追求速度就意味着大量的人力和脑力的消耗。 好吧,就算数据部门能够提供实时数据,又能怎么样呢?数据不是策略,数据总得经过分析和处理。数据部门不了解业务,他们能分析好吗?如果不去做这些分析,那么业务部门还得自己去分析,实时性不仅得不到保证,数据部门的价值发挥也大打折扣。 这种组织方式下,数据部门的价值和定位都很容易被质疑,而且他们还会苦逼地干得没日没夜。 如果确实是这样一种组织方式,那么对数据部门的工作定义确实要非常谨慎。数据部门应该承担提供基础数据的工作,但他们没有职责,也不应该为业务层面提供战术性的分析,他们忙不过来,也必然缺乏业务概念。但这绝对不是任何一个真正“数据驱动”型组织所应该具有的定义,这是“暴殄天物”的定义。 因为这些不完美,有一种更先进一点的方式去解决上面的一些问题,并且开始被大家注意,且有被神话的趋势。 这个方式,就是BI系统。 BI系统的本质是用来取代人手和人脑。这是一个好方法,把人从机械的工作中解放出来,提供给业务部门自动化的报表,而且还能承担一定的思考的工作。BI系统是一个伟大的发明。 这也是为什么,一个真正具有数据驱动文化的公司,必须要有一个确实好用的BI系统。或者,较浅层次的,得有一个自动化的报表系统。但是,据我所知,很多电子商务公司这个系统要么缺失,要么非常难以使用。   无论是按照图1所示的hub模式,还是图2所示的有BI系统参与的hub模式,业务部门都面临着很大的风险。一方面,前面我们说了,hub本身存在资源和响应的矛盾;另一方面,数据误读比没有数据更可怕。
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