数字化时代,企业如何培养员工的数据思维意识

很多的企业,他们都有意识想通过大数据或者商业智能BI来推动一些数据信息化的项目建设,比如企业的财务分析、经营管理分析、供应链分析、运营、市场分析等等,这都是很好的表现。

但在实际跟进和深入沟通的时候就发现很多分析的想法是没有办法落地的,原因要么就是数据不全,要么就是核心业务系统缺失,数据零散的维护在 EXCEL 表中,并且这些表样不同的人维护还不一样。

如何“养”数据

第一、完善信息化系统的建设这是最根本有效的方式。比如财务的就上财务软件系统、涉及到项目管理的就上项目管理软件、涉及到合同类的还可以使用OA系统。这样能够将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台的数据库中,可以持久的保留下来。数据库中的数据规范性也比较强,也便于以后的建模和分析所需。

数字化时代,企业如何培养员工的数据思维意识_第1张图片                 数据仓库 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第二、如果暂时没有太大的预算投入去进行系统性的信息化建设,那就做到基础明细数据的规范化管理。比如就拿 EXCEL 表来管理,统一模板、统一规范、统一维护。就是所有的部门、所有的人在日常维护基础业务数据、各类档案信息的时候,必须按照一个模块、一个流程来处理。这样的好处是,当以后有条件投入信息化的时候,至少基础的数据很容易被转换、初始化到业务系统中。

第三、数据的颗粒化和标签化。尽可能采集、录入的明细数据,细节数据,这些明细细节数据,实际上就是通过给数据归类、打标签来实现的。简单来说,如果在EXCEL 表上就增加字段列,将一条一条的数据归成不同的类型。这样的标签越细致越好,但也不能太过,为了打标签而打标签,也要考虑到实际的应用价值。

数字化时代,企业如何培养员工的数据思维意识_第2张图片

                    指标 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第四、数据的准确性、完整性。规范定好了、要求也告诉大家了,但就是不执行、该填的数据不填、该填写规范的数据不填也有问题,因此需要把这种数据的工作纳入到日常管理规范中,需要采取一些管理手段。

实际上,这里面的很多工作是需要管理层有这种思想意识的,很少有员工会主动思考这些问题。因为管理层要看的长远,员工层面不会考虑那么长久的问题。但如果手下有这样的员工,在公司没有安排、没有要求自己就可以通过最简单的 EXCEL 表把自己日常视野范围内的业务数据规范化、标准化、颗粒化进行管理,这样的员工很优秀,也是非常值得培养的,成长的潜力也很大。

数据思维意识

企业的数据意识不是靠采购一个技术产品或者上一个项目就能立杆见影就有的,数据意识不是干项目干出来的,而是沉淀出来的。有可能一年,有可能两年,需要循序渐进去引导,去逐步突破。

数字化时代,企业如何培养员工的数据思维意识_第3张图片

数据思维 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

第二,要形成数据意识,首先也必定要看到数据的价值,实实在在的感受到数据带给企业实实在在的,要么日常工作效率的提升,要么及时反映业务经营管理上的现状和问题,让管理层看到平时看不到的问题,带给管理层更多深入的思考,由此驱动业务和管理。

第三,数据意识的形成不是拿来主义。

比如看一下别人家怎么做的,项目解决方案是什么,怎么分析的,能不能直接套用一下。这种经验的沉淀和每一家企业自身信息化投入,业务和管理的细致程度,组织和文化这些看不见摸不着的东西息息相关。企业必须结合自身的情况,摸清楚现状,再针对性的去做规划。

第四,数据意识的形成需要找到突破口。

不是一上来整体规划、培训,每个部门、每个人员都要注意了,我们要搞数字信息化了,大家要提升数据意识了。数据意识的形成一定是从小组织、小团体开始,让他们感受到了数据的价值,通过他们逐步影响到他人,由点及面。

数字化时代,企业如何培养员工的数据思维意识_第4张图片大屏可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

最后一点,也是最重要的一点就是,企业必须躬身入局。

真正的投入到哪怕一个再小的数字化建设项目中,通过这个项目来获得各方各面的经验,这样对未来的数字化建设和企业整体数据意识的认知才也会有一个大致的判断和了解。

往往会发现,原来我们系统有这么多的数据是缺失的,数据质量是不完整的。原来我们业务规则不是这样计算的,实际上落到业务层面还有这么多的理解差异。原来不同的部门对这个统计口径一致不一致。原来我们的业务和管理还可以从这些角度来看。

只有这样,才会意识到,企业要开始养数据、规范数据,要开始统一数据口径,要细化观察业务的角度和思路,发现和定位问题,分析并解决问题。并且从众多员工中发现哪些人是真正具备有业务和管理分析思维与能力的,这些人可以作为企业内部管理对象来重点培养。这些其实就是企业数据意识的提升的一个表现和过程。  

你可能感兴趣的:(商业智能,数据仓库,数字化转型,数据仓库,数据库,商业智能BI,信息可视化,数据分析)