數據驅動的決策真正意味著什麼？

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如果您是企業主或領導者，無論經濟狀況如何，保持業務敏捷都需要您預測問題並實時採取行動。 為此，您的公司必須使用數據來推動其整個業務部門的戰略和決策。

數據驅動的決策需要使用事實、指標和數據來製定符合公司目標、目標和計劃的戰略業務決策。 它使您的員工每天都能做出明智的決定。

簡而言之：如果您可以環顧您的組織並看到團隊因為使用數據而毫不費力地做出決策，那麼您已經意識到數據的全部價值。

使用數據為決策提供信息的好處

採用更加數據驅動的決策方法有很多好處。 例如，它：

1. 建立跨團隊的共同語言。

當您組織中的每個人都可以“說出數據”時，來自不同部門的人員可以相互分享見解。

當您業務中的不同團隊可以訪問相同的實時數據時（當然，在適當的安全級別取決於他們完成工作所需的知識），他們將使用單一的事實來源進行工作。

2. 打破孤島。

從業務流程的不同部分消除孤島將幫助您為客戶創建定制的、個性化的端到端體驗。

3. 增加團隊之間的協作。

您看到的數據通常與其他人從不同角度查看的數據相同。 當您的數據可鏈接和可發現時，來自您業務不同領域的人員可以將他們的見解轉化為數據驅動的行動。 共享信息會帶來新的機遇和真正的轉變。

4. 激發好奇心和新的業務解決方案。

您的員工可以通過利用他們的同事正在做的事情並獲得新的見解來更快地行動，如果這些數據無法被發現，這些見解是不可能的。

5. 推動成本節約。

多次手動處理和存儲數據需要花錢，因為當數據不自動化時，多個團隊會花費個人時間分析和使用相同的數據集。

利用業務不同部分的數據

在使用數據時，您業務的不同部分（例如人力資源和財務部門）面臨著不同的挑戰。 以人力資源和財務部門為例。

人事部門

人員是貴公司最大的開支——也是最大的資產。 人力資源團隊需要了解招聘、減員、人員流動、多樣性等。 與許多其他業務部門一樣，人力資源人員經常在緊迫的期限內處理多個項目。

像 Tableau 這樣值得信賴的分析合作夥伴可以提供一流的分析來了解員工體驗、敬業度和發展。 通過易於理解的儀表板，人力資源團隊可以全面了解他們的數據，將來自其他工具和來源的數據整合到一個地方。

還有其他一些好處：

1. 自動化意味著不再需要在電子表格中進行手動計算。
2. 您的人力資源主管將能夠快速發現跨數據集的人才趨勢和異常值。
3. 使用直觀的人工智能將使人力資源專業人士能夠做出重要的人事預測，例如今年最有可能離開公司的人，並幫助他們實施積極的戰略來減少人員流失。

通過使用數據來推動決策，人力資源領導者可以解鎖將人們與業務成果聯繫起來的洞察力。 領導者可以回答諸如“員工人數增長了多少？ 我的公司是否達到了招聘目標？ 我是從內部提拔還是為領導者招聘外部人員？ 損耗如何變化？”

此外，在整個公司內推廣數據素養可以提高員工的參與度和協作，從而提高員工流失率。 Tableau 委託 Forrester Consulting 進行的一項研究 調查顯示，近 80% 的受訪員工表示，他們更有可能留在一家為他們所需的數據技能提供充分培訓的公司。¹

財務部門

為了使您的業務戰略穩健，您需要深入了解公司當前和預測的財務狀況。 波動性和不確定性意味著企業必須能夠快速轉型——這可能會帶來新的會計和預算挑戰。

通過使用 Tableau 等分析合作夥伴，財務分析師和業務用戶可以在分析數據時節省時間並提高效率。 即使他們有分散的數據，他們也可以發現洞察力。 借助 Tableau，他們可以組合來自不同來源的數據，將實際的 T&E 成本與分配給這些費用的預算金額進行比較，並了解支出的主要驅動因素。 他們還可以使用數據來製定企業範圍的決策，例如旅行凍結。

自動化意味著忙碌的分析師可以節省時間。 他們可以擴展和自動化重複分析以加快決策速度，並消除電子表格中的手動計算。 他們還可以通過自助分析更快地找到答案，確保財務信任和可審計性。

此外，敏感數據可以保持安全並僅對需要訪問的人可用，並且以前孤立的團隊和區域可以通過訪問共享數據進行協作。

未來的挑戰

綜上所述，幫助公司更好地使用數據的技術很容易獲得和實施。 更艱難的現實是，轉向數據驅動的決策框架需要的不僅僅是技術。

以下是我經常從其他商業領袖那裡聽到的一些挑戰——以及可以做些什麼來克服這些障礙。

1. 人員、流程、資金和優先級都構成挑戰。

許多數據團隊被認為是可操作的； 它們基本上隱藏在業務戰略方面。 他們沒有適當的資金來支持數據運營和新的戰略洞察力以跟上業務的步伐。 這使得很難獲得實時的、以行動為導向的洞察力。

有時，其他內部舉措會優先考慮。 無論是在團隊、部門還是企業級別，數據分析和資源通常會被移到列表下方，以支持其他被認為更重要的短期工作。

2. 過分關注技術而對實際數據本身不夠關注。

隨著您在數據之旅中走得更遠，數字遷移和數據轉換都是重要的活動，無論您是想發展業務、推動與客戶的新互動，還是提高運營效率。

您可以實施世界上最好的技術，但如果您的數據質量很差，既無法鏈接也無法發現，或者如果您沒有收集正確的數據來回答與您的業務戰略相關的問題，那麼您將不會獲得技術投資的最大價值。 

3. 忽視對員工進行數據道德教育。

數據分析仍然被認為是少數人的工作，只有選定的團隊擁有並使用數據來推動業務的其餘部分。 但是每個與數據打交道的人都應該了解數據倫理。 如果沒有適當的培訓，可能會出現重複信息、不知道正確的事實來源或質量問題的情況。 或者，由於缺乏對如何處理的認識，數據處理不符合道德規範。

為了應對這些挑戰，領導者和管理者應該通過假設挑戰、展示策略如何與戰略聯繫以及強化數據和技術熟練程度對底線和職業影響至關重要的觀點來塑造他們希望看到的行為。 領導者還必須投資於數據技能、政策、道德和數據管理，以確保他們正確處理數據。 他們應該鼓勵發展普遍的數據文化並促進 數據素養 在整個員工隊伍中，這樣人們就可以有效地閱讀、使用、分析和交流數據。 最後，為了為您的業務戰略提供最大價值，數據還必須是可發現和可鏈接的。

值得實施的方法

“數據驅動的決策制定”不僅僅是一個流行詞——如果您想在不斷變化的市場中保持敏捷，它是一種值得實施的方法。

當您通過數據授權員工以通過數據推動決策時，您可以改變員工體驗、推動智能業務運營並創建無縫的客戶體驗。 您還可以展示和傳達團隊價值和成功； 圍繞明確、共同的目標團結起來； 促進團隊和業務部門之間的協同作用； 並更好地與其他業務領導者協作並保持一致。