数据驱动型企业

一些公司如何在每项决策的核心纳入分析。

如果企业没有使用数据的技能和意愿,收集的数据再多也毫无用处。下面是我们在与数百家企业协作的过程中学到的有关如何打造让分析项目真正物有所值的文化的最佳实践。

和许多公司一样,能源巨头雪铁龙公司有时也很难找到全能的数据科学家。所以该公司去年举办了一次解题竞赛,在 64,000 多位员工中发掘埋没的潜在分析师。

雪铁龙公司将竞赛对象范围缩小到了大约 350 位表示对分析感兴趣的员工。该公司举行了一次电话会议介绍这次竞赛,并要求参赛者作出储油罐可储存的石油量或特定时间的石油成本之类的问题进行预测。

这场竞赛现在成为了该公司的年度活动。一位女士在竞赛中脱颖而出,她拥有统计学背景,却担任供应商管理职位。雪铁龙公司的 Center of Excellence for Advanced Analytics 主管 Margery Connor 表示,这位女士已经成为了“分析摇滚明星”。“如果没有这场竞赛,我们可能永远也不会把她发掘出来。”

这些年来,雪铁龙公司这家以加州圣拉蒙市为基地的公司已经把自己改造成了数据驱动型企业,并在整个企业内确立了分析和运营研究的优先地位。

数据驱动型就是根据证据做出论断。

Booz-Allen Hamilton 首席数据科学家 Kirk Borne

大多数人在日常工作中会看到大量数据。

雪铁龙公司 Center of Excellence for Advanced Analytics 主管 Margery Connor

为了帮助确定某人是否拥护这种方法,Fink 提倡“一种产品组合复查模型来评估对象的数据分析问题解决技能”。例如,通过演练候选人在其中改变行动方向的项目,她可以评估该候选人在使用技术解决问题的方法。

Fink 表示,“您可以度量他们的决断”并度身定制具体职位。“例如,他们是否运用统计分析了解要建立的某种模型是否可以证明此项更改的合理性?” 进一步审查候选人的工作示例可以帮助她“确定他们编写的代码的质量和运用的统计分析是否适宜”。

Borne 建议寻找的目标人员应该拥护终身学习理念,并展现接受改变的能力。这些品质应该与以数据为动力的项目配合默契。

他表示,在 Booz-Allen Hamilton,“我们有内部培训针对希望成为数据科学家或希望学习数据分析技能的员工。该课程一周一小时,总共持续大约一年的时间。员工必须通过数学和编程考试才能取得资格。”

打造数据驱动型文化

数据驱动型文化是奖励公司内的数据收集者的文化。其主导者是希望了解数据的意义,开发包含数据分析的决策结构和以数据分析为基础制订计划的高层。

听起来这需要付出巨大努力才能实现,但是本质上不过是普通行为的形式化。

例如,雪铁龙公司现在开展的一项计划采用了真实的数据和业务线员工面临的实际问题的培训。

她说,“大多数人在日常工作中会看到大量数据。这些数据就是我们希望他们在培训计划中处理的数据。”

雪铁龙公司将培训参与者与可使用算法得出答案的分析师组对。这种实用的培训方法可以磨砺员工了解业务问题和确定数据如何帮助解决问题的能力。

随着时间的推移,公司可以进一步形式化此流程。

除了以数据为中心的其他策略,雪铁龙公司还实施了一项公司范围的命令,要求每项超过了特定预算的项目提案都必须包含具体类型的分析。

雪铁龙公司战略规划、服务与控制总经理 Amy Absher 表示,“必须在数据或经济假设中加入不确定性的范围。” “资金由此项见解决定。”

Connor 称,对于雪铁龙公司的大型项目,“将由公司各部门的代表组成独立小组,审查我们要做出的决策,考虑的备用方案,以及不确定性,以便确定在实施前是否进行了广泛的评估。”

雪铁龙公司还执行正式的项目审查,将预测与结果比较。

Absher 表示,“高级管理人员希望完成分析工作并提出这些问题,这就在整个雪铁龙公司内确立了期望值和基调。”

Borne 指出,现在的大多数企业都在逐渐打造以数据为中心的文化。对于刚开始这一行动的公司,他建议只需发掘很有可能取得收益的分析项目。

例如,Borne 咨询的一家金融服务公司决定搜索自己的网络分析日志,以找出客户在考虑转投竞争对手的迹象。

Borne 回忆到,“他们在数据中发现了新的信息”,涉及“大量价格比对”。“他们采用了非常温和的‘客户服务’响应,邀请这家客户来看看公司的一些新产品,并解答客户的问题。” 一个季度之后,“在相比原本可能丢失的客户,他们估计为公司节约了超过 1 亿美元。”

较小的公司可以体验同样的效果,只是回报少一些。随着分析项目产生价值,可以逐步形成和建立为更多数据工作提供支持的流程。

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