京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
想充分利用数据?改变操作方式
如今,数字革命几乎在每个行业发生,其中包括医疗保健,制造,金融,零售行业等等。组织正在采用传感器,数字记录,云计算和自动化(存在众多其他技术之中),以简化和改进操作,报告,以及客户服务。这一切的基础是一个稳定的数据流,这是更精确的大量的数据,因为我们知道有可能促进业务的发展。
人们处在组织运作方式的模式转变的边缘,这是理所当然的。新技术日益发展,并更加有助于大量的信息。为了利用数据价值,企业需要不同的技能和决策结构,以评估业务挑战。
未来保持什么
在未来的5到10年里,人工智能到机器人技术将迅速发展,企业几乎将拥有自动化任务和决策所需要的一切。由于销售和客户服务是自动化的,消费者将对人类交互赋予更高的价值,同时保持对提升服务的期望,换句话说,人们需要在他们的方式获得他们的客户的偏好和经验的信息。
利用分析的力量,组织将能够分类这些大量的数据,并以惊人的速度从中学习。当想到人们与过去的流程相比,制表和分析数据需要多长时间,其进展是惊人的。快速分析将为企业带来生物学的显微镜。通过这样的放大镜,看到以前看不到的问题和机遇。
为什么需要一个新的结构
虽然企业将比以往任何时候拥有更多的数据,他们将需要重新考虑组织结构,并从其带来的竞争优势,以及可能产生的新的业务模式中受益。
考虑这一点:将组织带入未来所需的许多技术已经存在。例如,使用20年前开发的技术,人类就可以到达火星。人们不一定需要开发新技术,而是需要扩展并如何应用它们,这需要一种不同的思维方式。
商业世界需要坦途
随着企业适应技术变革,过渡的速度将推动更扁平的组织模式。除了一旦需要有效操作的刚性层次结构之外,组织必须开始以相反的方式操作。
例如,自助服务分析等创新需要较少的批准步骤才能实现决策。因此,组织不应采用传统的决策层次结构,而应培养分析文化。那么就是什么意思呢?就是授权组织中的每个人做出基于事实的决策。向一线员工(包括销售员和制造工厂的员工)询问他们用来做决定的数据。如果他们不使用数据,请采取措施纠正这一点。他们是否需要访问数据?他们对数据感到满意吗?这并需不要将每个人都变成一个数据分析师,只是让他们提供做出决定所需的信息。
压缩组织结构,以及消除决策障碍,将使企业结构变得更加紧密,因此更具竞争力。听说过Zappos公司的分权模式吗?如果没有,应该了解一下。虽然并不是说所有组织都应该与Zappos一样的模式,但人们需要拆除组织结构中的某些层面。这种转变是组织运作的巨大变化,并支持决策的民主化。
协作是必不可少的
传统的企业层次结构并不是企业必须改变的唯一方面。扁平的组织结构意味着合作层次必须增加,必须促进共享和协作的文化。组织应该选择具有多学科背景的管理者,要求他们吸取相关的企业的经验,并借用想法。这将有助于鼓励合作,吸取新的创新思想。
发展这种文化的挑战是如何平衡个人贡献与团队合作。近期的“哈佛商业评论”研究所证实,如果每个团队成员没有平等地工作,过于密切的合作可能导致个人能力的损害。另外还发现,就个人而言,专业人员需要具有安静的时间来完成工作。
考虑到这些因素,理想的组织模式将能够更快地做出决策,同时减少层级监督,并创造一个合作的工作环境,重视更加重要的个人贡献。
到2035年,期望能够突破新的前沿技术,创造全新的企业和商业模式,如果人们可以改变自己的思维和应用分析的力量的话。组织可能会发现,如果他们把信息正确掌握在手中,有正确的观点,他们有所需要的所有数据,以解决他们最具挑战性的业务问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13