
大数据爆炸下的冷思考 企业该如何抉择
随着组织决策越来越多地采用数据驱动,高层管理人员需要保证决策权是数据驱动的。这就解释了为什么如此多的组织已经采用数据治理的战略。
大数据爆炸下的冷思考企业该如何抉择?
如今,越来越多的企业难以解决经营原则的两个矛盾。一方面,他们迫切寻求更大的灵活性;另一方面,他们希望用其流程规范企业利益相关者。这种冲突和不安导致对城传统的“集权/分权”的辩论。企业和客户需要更大的灵活性,而员工和合作伙伴期望更大的权力。因此,企业希望二者兼顾,并达到平衡。
这其中包括更多的人,但通常会增加协调成本和响应时间。而这几乎矛盾的是,更大的企业的灵活性需要更大的反应能力和提高协调能力。涉及的利益相关者越多,决定延迟的可能性越大。但有效的灵活性往往需要具有包容性的利益相关者的参与。
换句话说,更多的人希望更频繁地作出更灵活的决策,这种情况会让客户疯狂。例如在一家财富1000强公司,该公司的几个客户支持小组之间爆发了“口水战”,技术设计组急于回应用客户的投诉,同样迫切地避免临时性修复。却没有一个小组可以有效解决问题,而他们的职能重叠迅速成为冲突来源而不是努力合作。这种情况并不少见。
那些数字网络化企业,例如Slacked,Chattered,Skyped,Google公司等加剧了紧张局势和痛点:更多的利益相关者可以即时访问和共享可操作的信息。其技术有助于提高整个企业生态系统的透明度和知名度,大大提高实时态势感知能力。但是,管理和运作能力可能不会对这些数据驱动的信息采取行动。
到目前为止,处理这些紧张局势最好的和最有效的途径是25年前迈克尔•詹森在决策权的开创性工作。简单地说,决策权要明确决策的权力和责任。决策权是关于如何组织“决定如何判断”谁有权作出决定,并把它看成是对企业决策的治理模式。
詹森的微妙和精彩观点是,做出决定的权利,不仅仅是执行或负责任务的能力,而且对提高组织效率和有效性至关重要。因此,分配决策权是每一个组织重要的工作角色和任务的定义。有鉴于此,决策权可以应该被视为权力的管理机制。你或你的团队的决定权越大,则会赋予更多的权力和责任。
该RACI框架为詹森的决策权办法提供了一个很好的真实世界的实例:
负责:谁在完成任务?
问责:是谁在做决定,并对任务采取行动?
咨询:谁将做有关决定和任务传达?
知情:谁将在在项目/流程中的决策和行动进行更新?
这些问题是简单的,相对容易映射。也就是说,在一个RACI审查中发现有关个人和团队连接数字应该是简单的。越来越多的企业采用RACI(或某些变体)来创建审计问责的网络项目和过程管理。
这些网络同时成为具有包容性和灵活性的平台。想要咨询或通知的个人和团队可以选择网络;反之,当问责或负责经理需要更敏捷地响应客户的需求时,他们可以利用工作网络提供“及时”的回应。映射这些网络为利益相关者和高层管理人员创造了可视性和清晰性。为他们进入企业的决策层次结构提供了必要的窗口和镜头。
然而具有讽刺意味的是,增长最快的应用决策权上强调数字化、数据和分析。而有权访问、处理和共享数据已成为企业中最伟大的机会和争夺的来源。这种结构的转变远远超出了詹森25年前最初的设想和描述,因为大数据的兴起及其相关的分析,改变了围绕决策权的争论。
围绕数据的决策权越来越多地需要决策权的数据。换句话说,如果你的组织已经准备好进入过程,并分享10倍到100倍以上的数据,那么你的现有决策机制的权利是完全过时了。任何机智的品牌经理策划当天的营销活动,而没有纳入社会媒体分析的能力?但品牌管理者需要数据科学家和分析工具的计算能力,并从该数据获得更大的价值。因此决策权是必要的,以确定和界定品牌管理和数据管理的协作方式。
大数据爆炸完全重新定义了决策权和RACI讨论。一些公司历来注重新产品的设计和开发工作,但随着移动应用的兴起,该公司的创新重点转移远离建设更好的产品,而是促进更好的用户体验。UX需要不同的产品数据和分析问责;用户体验的重点是不同的团队和个人需要咨询和告知。从本质上讲,用户体验驱动的数据和分析平衡了灵活性和包容性之间的决策权的关系。
企业的人员和流程围绕UX决策权的技术实施,其结果证明了效果惊人。该公司通过各种形式的社交媒体和使用情况的监测获得10倍以上可用的反馈信息,并在三个月内开发出更好的版本,而不是以往的一年时间,并加大了产品开发力度,目前开发成本是原来产品开发成本的一半。
随着组织决策越来越多地采用数据驱动,高层管理人员需要保证决策权是数据驱动的。这就解释了为什么如此多的组织已经采用数据治理的战略。而相反,更多的传统IT治理,旨在为IT系统管理创造更大的问责性,在数据治理过程中人们认识到,数据是任务资产管理的关键。
如何数据得到共享(包容)?组织如何有效地利用这些数据(灵活性)?这些数据治理问题的答案将在数据驱动的决策权的创新应用中发现。数据治理的未来影响决策权的未来,而决策权的未来决定数据治理的未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-06-052025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27