在Forbes Insight和 EY的 Information brief上，IBM商業分析總經理，Marc Altshuller 強調了，企業若想提高利潤，向數據驅動的方向轉型則是重中之重。那麼什麼是數據驅動呢？Christopher S. Penn，暢銷書Marketing White Belt: Basics for the Digital Marketer的作者，解釋了企業向數據驅動方向的演化之路。這不是很快很容易的事，實現數據驅動需要一個循序漸進的過程。
實現數據驅動，企業需要經歷下圖5個階段：
數據抗拒
抗拒數據的企業有一條咒語叫做「我們一直如此做事」，限制了所有進步的空間。企業通常由以下幾個原因開始抗拒數據：
- 數據可能暴露隱藏的業績問題
- 數據可能強調個人的貢獻，影響團隊整體關係
- 數據可能讓message/品牌貶值
- 數據可能顯示企業有錯誤的決策
企業減弱對數據的抗拒往往從內部開始，當有人希望他們的領域提升業績，他們就會開始利用數據，而不需要最上層的授權。
數據意識
有數據意識的企業能夠意識到企業數據的存在，也能明白數據有潛在的價值，即使價值還沒能得到發揮。有數據意識的企業專注於收集數據，而且常通過以下供應商和系統意識到數據的隱藏價值：
- 網頁分析
- 社交媒體分析
- 自動化CRM和銷售人員
- ERP系統
- 財務計劃和會計
有數據意識的企業會好奇：數據裡有什麼？裡面有哪些價值？從數據意識向數據指引的轉變，就來自於想要從企業收集的數據中挖掘出價值。
數據指引
數據指引型企業努力從數據中採集價值，專注於分析，發現數據裡的關聯。數據意味著什麼？什麼事發生了？這個階段被Chris Penn成為工具的嘉年華。當企業探索他們的數據，一系列工具和技術就會被嘗試：
- 數據存儲和數據倉庫
- 數據分析
- ETL（extract，transform，and load）
- 雲端和大需求的計算
數據指引型企業從數據中挖掘指導性意見，例如「我們多做些這個」，「我們不要再買那個了」。將數據中的發現投入生產。許多企業在數據指引這個階段逗留了很多年，因為由數據調整策略帶來的好處已經足夠讓股東滿意。
當一系列工具和技術變得老舊時，企業通常就開始發問：「我們把這麼多錢花在了什麼地方呢？」，這個問題意味著企業要向理解數據的方向轉變了。
數據理解
數據理解型企業意識到數據的價值可不止是給出指導意見，數據本身就是戰略性資產。為了發展這項戰略性價值，數據理解型企業繼續觀察數據的表象，同時也開始思考原因：
為什麼銷售業績上個季度下滑了？
為什麼消費者少買了我們的產品？
為什麼本月第四周業績特別好？
為什麼X有效果而Y沒有？
數據理解型企業別具洞見，洞見，顧名思義就是要洞察內核。一般的工具都不能替代對於數據的深入探索，我們通常還是依賴組織內部來解釋原因。但IBM Watson Analytics與一般的描述性數據分析（descriptive analytics）工具不同，由IBM Watson這款人工智能引擎支持，可以為預測性分析（predictive analytics）、規範分析（prescriptive analytics）提供很好的基礎。
當企業對發生了什麼及為什麼會發生有了清晰的認識，股東的第一個問題就會是，「那麼你們要對此做些什麼呢？」。這就是企業向數據驅動轉型的契機。
數據驅動
數據驅動型企業將數據、分析和洞見結合，來回答「下一步該做什麼」的問題。數據在企業的每個部門上的應用， 讓數據成為數據驅動型企業的戰略型資源。戰略型企業常說：
- 根據數據，我們將在下個季度把在X上的投資提高23%
- 我們email marketing經分析顯示我們的推廣活動不夠適用於移動設備，所有未來的活動都要據此調整
- 根據調查，顧客並不喜歡我們的霓虹橙色產品，他們更希望產品顏色是暗金的
數據驅動型的決策都會是簡介的陳述，裡面包括了發生了什麼，為什麼發生和接下來要怎麼做的內容。數據將為每一個重要決策出力，在一個真正的數據驅動型企業中，每一個策劃會議會由數據開場，而沒有決定會不被數據衡量評估。
向數據驅動轉型
企業向數據驅動轉型需要最上層的決心，但是這個過程其實卻涵蓋了，企業每個層面僱員的應用。一個企業並不會真正由數據驅動，如果某些企業部門不願意面對數據。
但反過來說，如果整個企業還沒有實現數據驅動，也不妨礙部門或個體採取數據驅動的策略來提升管理範圍內的業績。這5個階段不僅是企業的演化之路，也是一個數據驅動職場人的進擊之路。
原文鏈接：
http://www.christopherspenn.com/2016/11/the-evolution-of-the-data-driven-company/
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