
浅谈谁需要大数据_数据分析师培训
没有产生多大的贡献,很可能永远也无法产生成效。
问题出在哪里?首先,大数据已过度炒作,很多公司期待这些数据提供的价值,高于数据实际可以产生的价值。此外,分析软件产生的见解很容易复制。如我们研究的某家银行,根据大数据分析建立一个模型,可用来找出设置提款机的最佳地点,但他们後来发现,已经有一些顾问为别家银行建立了类似的模型。此外,把数据分析产生的见解转变成竞争优势,可能需要企业做一些改变,但企业本身不见得能做到。
不过,大数据投资没有效果的最大原因,在于大多数公司并未善用他们本来就有的资讯。他们不知道该如何管理那些资讯,分析资讯以了解相关情况,然後根据新的见解做出改变。公司不会因为花大钱投资精密的分析工具,就神奇地培养出那些能力。
数位经济的重点,在于获取、分析、运用资讯,以服务顾客。大多数公司只要根据营运数据来做日常决策,就能大幅改善营运绩效。但为什么没看到有更多公司善用数据和分析?可能的原因之一,是他们的管理实务尚未跟上科技平台的发展。
研究显示,具备证据导向决策文化的公司,会让所有决策者每天随时取得绩效数据。他们也会采行四种做法:建立一个无争议的绩效数据来源;提供各层级决策者几近即时的意见回馈;清楚讲明商业规则,并经常因应事实加以更新;为经常做决策的员工,提供优质的指导和训练。
深入探索这些做法以前,先看一家从创立以来就具备证据导向决策文化的公司。
南方公司最知名的就是率先推出7-Eleven便利商店连锁系统的概念。1970年代,他们把日本便利商店的事业分割出去,成为日本7-Eleven。首任执行长铃木敏文(Toshifumi Suzuki)很早就认定,便利商店的获利关键,在于迅速的存货周转率,所以他把下订单这个最重要的业务决定,交给便利商店的二十万名店员来负责,而他们大多是兼职销售人员。铃木敏文认为这些店员了解顾客,也握有最佳的资讯,最懂得判断什么东西可以迅速出售。
为了帮助店员做决策,他把每日销售报告和天气预测之类的补充数据,一并传给每家便利商店。报告中详列前一天卖出什么、去年同一天卖出什么、上次天气状况相似时卖出什么、其他分店卖出什么。日本的7- Eleven也卖生鲜食品,因此铃木敏文安排每天补货三次,让店员可以根据即时需求来下单。他也让店员接触供应商,鼓励他们开发适合当地客群口味的商品。结果,三十多年来,7-Eleven一直是日本获利最好的零售商.
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