
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
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29