京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业如何推进数据驱动文化?数据分析工具并非关键
易于使用的数据分析工具将会在企业内部大量使用,对此,分析软件厂商们非常看好。仅仅在过去数月里,我就收到大量新闻稿,都说产品可以“将分析大众化”,主张让数据分析工具变得更加简单,从而解决企业分析工具使用率低的问题。
但是,对于我来说,企业如何推进数据驱动文化,数据分析工具并非关键,真正的症结在于企业的内部文化。
人们更喜欢也更有可能使用简单的工具,厂商的这种观点并不新鲜——而且这是显而易见的。现在推出的工具绝对比十年或是十五年前的那些古董要更加易用。但,工具变得更加简单,使用率却并没有明显提升。
我经常从分析专家们那里听到一句话:在一家企业的所有劳动力中,数据(WiFi广告与WiFi营销)驱动工具使用率的通常顶多也就20%左右。无论是IT部门使用,还是分析团队将工具交付给员工使用,情况基本类似。
数据分析工具也有拦路虎 你能否突破20%使用率的天花板?
有确凿的证据可以证实这一数字,在某些情况下,20%实际上还有些高估。在最近来自Dresner咨询服务公司的一份报告《Wisdom of Crowds BI Market Study》(大众智慧BI市场研究)中,近40%的受访公司说他们公司中不到10%的员工使用数据分析工具,超过20%的受访者表示这一数字在11%到20%之间,仅有不到25%的受访者表示这一数字曾超过40%。
特别值得注意的是,这些数字是低于前些年的。这就意味着即使随着工具不可否认地变得更加易用,它们在一线员工中也不没有更高的使用率。
一线员工为何拒绝使用新型分析工具?原因可能有很多。首先,人们不愿意改变他们做事的方式。同时,在没有看到适当理由的情况下,人们是不会接受新方法的。例如,你如果把一个炫酷、全新、自助的数据分析工具摆在一名营销经理面前,估计她不会去使用。因为是否要使用这个分析工具,取决于分析团队能不能解释清楚,这个分析工具将会如何帮助她更有效地区分客户,或是通过测试比较,证明这个分析工具是最行之有效的。
企业如何塑造数据驱动文化?管理层至关重要
这不仅仅是企业培训教育的问题,它还取决于管理人员需要灌输这样的数据驱动文化,显然,这和数据分析工具没有太多关系。员工们需要知道,数据使用的好坏程度将直接影响自身在企业内部的权重,这样他们就会越来越重视数据驱动化。
我接触过一些数据驱动文化较成功的企业,听到过这样的事情:开会时,如果发言没有数据支持,这样的人没有太多的话语权。管理层会监督谁使用了数据分析工具,并把这作为工作业绩考核的一项指标。管理人员身体力行,让数据说话,而非跟着感觉走。这一过程是需要管理层加以引导的。
可能有些企业领导认为,通过轻松安装一款易用的数据分析工具,企业员工就会突然都变为数据驱动。这样的想法是不切实际的。无论工具多么简单友好,它们本身并无法将那些在日常工作中不使用数据的员工进行重塑改造。对于那些寻求突破20%上限的企业来说,了解为什么数据驱动文化无法推行,如何才能够有效让数据驱动文化落地,这才是重中之重。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02