优匙说 怎样用数据有效指导企业决策？目前，培养数据分析团队专门从事评估预测是多数公司的做法。但这同时存在缺陷，即数据团队与业务团队割裂，前者只着眼数据，忽视其他商业因素；后者缺乏数据思维，日常决策失去指导。更有效的方法，是建立数据驱动型公司。只有当每个员工都知晓数据的重要性，能够接触到相关数据，并运用数据思维指导其每一个大小决策时，数据才能真正成为企业的驱动力。

无论是初创型公司还是知名企业，我们都习惯于在团队中安排专人负责数据处理，让他们根据大数据进行业务分析，为决策提供支撑。这些数据专员会处理不同渠道收集来的信息，并加以讨论、发散思维，从销售及其他不同角度提出建议，指导客户转化率的提升。

既然数据分析师这么重要，为什么我们说要取消这些职位呢？

因为通常情况下他们会在整个商业版图中只盯着数据，而这长远来说是弊大于利的。

数据分析有价值，甚至非常重要，关系到你事业的成功。但不管数据分析师的经验多丰富、见解多独到，你收集到的观点与数据都是经过人为过滤了的。从表面上来看，这无伤大雅。

但当这个数据分析师离职、升职或调岗的时候，问题就来了。由于失去主心骨，分析团队的其他人会竞相争夺有价值的数据图表，赋予自己的理解，导致分析结果失去整体与客观性。

反过来说，这是“分析学的要塞”。事实上，只有少数天赋异禀的人可以洞穿数据的本质奥秘。通常情况下，没有人能拿到一手资料，而在传播过程中，数据往往会挟裹上许多虚假信息。

尽管表面上来看，每个公司对数据分析岗都采取了严密保障，但其实危险信号在招聘环节就已经发出了：企业希望建立易懂易操作的系统，以方便从数据分析中提取信息。因此往往倾向于聘用那些能重新配置系统，让信息更加公开、更易获得、覆盖面更广的人，而不是深刻洞察数据的人。

想要更好的处理数据分析的问题，就要先提取信息，让来自不同团队、部门的员工和决策者进行头脑风暴，列举出利用整合数据指导自身日常工作的可能性。一步一脚印地做，渐渐地，每个人都会成为专家。

你已经落后了吗？

你是否知道，数据分析师成为一个专业领域还不超过五年时间？这就意味着它还处于起步阶段，提升空间广阔，新分析工具层出不穷；你可能认为你落伍了。但事实上，正确信息和指引唾手可及，你可以实时校正工作流程，从整体上改良项目。

数据作为一种新兴力量，让所有人都变得透明，让错误和成功都可视化，使检视竞争结果成为可能。没有人是完美的，人人都在不断地学习。你不能因错误而裹足不前，也不能坐吃山空。数据的意义就在于驱使我们进步。

新的数据驾驭者

每个企业都需要具有杰出分析思维的人，他们捕捉数据，分析制作成一个漂亮、简洁、有实际意义的幻灯片，让每个人都看到强有力的销售数据和漂亮的报表。在这个精彩的世界里，数字本身说明一切，让后续行动清晰明朗。

但这种方式容易误导那些锐意进取的公司。转型为数据驱动型公司是一个全新的过程，要知道从哪开始、怎么做，是非常困难的。或许你有职员能监控标准的合理规范性，为你修复破损或雷同的数据，甚至为你构建盈利模式。但数据驱动不是个人行为，而是需要全公司参与的商业行为。这意味着你的公司要有战略性和前瞻性思维，这很大程度上是一种企业文化的转变。我们要能轻松借鉴或利用收集整理的数据资料的价值，从而改进现有工作以提高客户体验。这就意味着要做出一些不管是在现今阶段还是长远来看都有现实意义的决策。

团队共同参与

实际上，不论是一个人还是一百个人运营，这个转型过程总会随着时间的推移而改善。当你能让团队每个人都分析数据的时候，为何要把工作集中在一个人身上？当每个人有了洞察数据的能力，就可以让公司从被动分析变为主动出击。而如今公司员工对数据分析的普遍看法是：“这不在我的工作范围内”，或是认为数据只在事后分析项目的成败上才有用。

如果数据不是每个人做每一个营销决策的基础，那么你的公司就不能被称作是一个真正的数据驱动型公司。不仅是在员工需要时教他们如何使用，而是引导他们把数据分析当作一种企业文化，运用在项目的计划、优先级设置中，并贯穿项目启动及升级的整个优化流程。毕竟数据分析师不是兜售优于他人的想法的；而是通过数据，让每个人都能了解到哪些工作有效，哪些没有，或哪些需要进一步研究。

成为数据驱动型的公司步骤

现在我们知道我们需要什么了，那么如何将这些信息转化为行动？这里是一些在你的工作场所可以操作的步骤：

公开数据——让所有人拥有获得相关信息的权限，不管是决策者、执行官、合作方还是供应商。

每个人都成为分析师——整合关联所有的资源，使每个部门职员都能总揽全局概况，并深挖更多细节。

让每个人有自己的见解——当人们有权力去基于现状自己做分析、有自己的看法时，他们源源不断地的灵感与观点会让你眼前一亮。

决策权去中心化——让事情公开。测试、追踪、监控、报告，不要为了测试某些想法而设置多余的关卡。

建立一套每个人都可操作的系统，而不是每年都由新的数据分析主管创建“黑匣子”。

要知道，分析数据对许多人来说是新鲜事物，所以在习惯的过程中有一些不确定性或不安感是可以理解的。此外，企业文化在一夕之间难以转变，慢慢适应这种新商业模式形式，可以确保每个人达成共识，并且理解个人的数据思维与推动公司前进之间的重要关系。