领导者眼前的难题传统企业怎么还在数海里浮沉
发布时间：2021-10-29 15:04:50 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：硅谷的不少初创公司就是在这样的前提与考量下建立的。然而，传统企业的组织结构与系统早就已经引入了某种形式的数据分析，如今只是需要通过AI预测分析进一步做出业务优化。我认识的一位高管就来自某家顶级数据驱动型初创公司，现在在一家大型消费品公司领导
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硅谷的不少初创公司就是在这样的前提与考量下建立的。然而，传统企业的组织结构与系统早就已经引入了某种形式的数据分析，如今只是需要通过AI预测分析进一步做出业务优化。我认识的一位高管就来自某家顶级数据驱动型初创公司，现在在一家大型消费品公司领导数据分析。回顾当初创业时曾经理所当然的商业实践、决策流程与系统方案，他只能用“文化冲突”来形容如今的新环境。
成熟的组织在数据使用方面往往呈现出支离破碎、孤立且狭隘的特性，信息共享也面临着根深蒂固的障碍。此外还有不少人为因素，数据可访问性与分析的推广将不可避免地提高业务透明度，给传统势力造成挑战并产生大量不受待见的洞察结论。如此一来，业务部门负责人等中层管理者越是积极推进数据驱动，越是会受到感觉自己受到挑战的高管们的打压。
例如，我的一位同事就讲述过为一家金融服务分析，确定需要关闭哪些零售分部的经历。在提出建议时，零售业务负责人反驳道“我是负责零售分部工作的，我不同意这些分析结论，我们也不会关闭任何分部。”
在另一家公司，分析主管也展示了如何优化广告媒体采购决策以提高宣传效率，并建议具体工作应该由分析部门接手。广告业务负责人对此当然反应消极，还造成了极为严重的信任乃至协作关系撕裂。
提升绩效
尽管存在种种挑战，但也有不少传统企业成功吸纳了数据与分析技术这波深厚“内力”。
与其粗暴复制硅谷的方法，传统企业更应该将数据与分析融合到自己的业务当中。下面来看几点建议：
适应高透明度。过去只存在于单一部门的数据与分析结果，如今需要在整个领导团队中广泛共享。这种透明度将与业务绩效直接相关，只需要注意对人事决策等内容保密即可。
加强问责制。随着透明度的提高，问责制也将随之而来。单一部门或事业部不仅要对特定战略或产品的效果做出定性反馈，还需要在方法论上使用可靠的数据与分析运行这种定性判断。
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