five colleagues in a discussion

大數據、數據分析、AI 人工智慧,談到資料科學,最先浮現你腦海的是哪一種應用?無論是數據基礎架構(architecture)、數據轉型、數據驅動決策、開發專有數據(proprietary data)、數據品質控管、貨幣化(monetizaiton),從辨識問題做起,蒐集、分析、梳理數據洞見,最終化作實際行動,每一步環節都需要不同角色介入— 除了專業資料科學家,協同合作者、顧客、數據提供者全都不可或缺,然而近期研究指出,企業往往有意無意地排除數據專家以外的「門外漢」,反倒限縮了資料科學專案的潛能與貢獻。

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3 步驟打造「數據驅動決策」文化

不管企業本身的數據化程度為何,資料分析早已成為數位時代裡,每間公司都必須面對的課題,而這也意味著建立起完善的「數據文化」(data culture)顯得日趨重要。

企業人才、數位工具、決策過程,要想培養數據文化,三者缺一不可,唯有將數據融入公司每位員工的職責劃分,賦能團隊成員各取所需少量卻相關的數據,用以改善自身的工作流程,如此有望能降低生產成本,同時改善數據品質。

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時間拉長來看,數據使用將逐漸成為企業文化與品牌競爭力的一部分,進一步加速數據分析的應用、強化其影響力,並且避免企業掉入錯誤決策的陷阱,以下是企業可以採行的三項步驟:

  1. 傾聽來自第一線員工,掌握真正有用的數據:企業數位顧問 Thomas C. Redman 指出,談到數據普及化之所以會在企業內部遇到阻礙,往往是由於高層主管被自己的偏見和誤解給蒙蔽了,他們以為下屬想法跟不上時代、對大數據毫無熱情或理解,更不願意學習相關新知。然而事實遠非如此,團隊成員往往明白企業採用數據的必要性,針對改進方向能夠侃侃而談,並且期待自己也能成為轉變的一部分 — 推動內部數位改革,或許根本不如高層像中的窒礙難行。再者即便是高層眼中的「數位門外漢」,在上班時間或日常生活裡,也是大數據的使用者與提供者,他們同樣身為公司數位資產的取用者或管理人,自然不該被排除在外。

    相反地,領導階層應將數據視為賦能員工的手段,協助團隊成員最小化枯燥平凡的工作環節、最大化創意思維的發揮空間,提高工作自主權、學習新工作技能,在各自喜愛的工作內容上投入更多時間與心力,同時推動自身的職涯發展。

  2. 數據多寡不是重點,重點是有沒有「問」出需求:成功的數據文化推展,不能只是單為坐擁豐富數據庫而蒐集,而必須得有助於回答某項商業課題,想解決的問題是什麼?公司又打算如何解決它?辨明問題後,企業才有辦法將數據管理資源投入正確的方向,換言之,

    問題解決必須成為是企業數據策略的核心要想做到這點,領導階層必須從全新的角度看事情:首先學著承認自家團隊、分部,或者整間公司的績效尚有改善空間,數據是項好工具,而資料科學家以外的員工,同樣該被視為問題解方的必要元素。

    主管應該從小處著眼,主動理解從員工角度來看,推動數據化有助於改善哪些工作流程?舉例來說,會議太冗長、用心撰寫的報告乏人問津、修改預約時間太麻煩……等狀況

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    推動企業內部數據化的過程中,理想情況是出現以下的數位反饋循環(data culture):蒐集並分析相關資料,並透過團隊討論或顧客意見,取得數據洞見或創新想法,藉由實踐這些想法,來改善既有的產品或服務,並不斷重複此循環。

  3. 數據團隊重新定位,同理心不可或缺: 

    最後一點,企業數據專案需要進行重新導向,以確保每位員工都能參與,而不僅限於公司少部分的數據科學家。顧問 Thomas C. Redman 認為,每一項企業數據專案在成功以前,都應該先回應兩個問題:– 這項專案推動後將會影響哪些人?
    – 我們該如何讓他們盡快參與計畫?

    對專家而言,理解其他部門員工的工作痛點並非易事,因此最好的方法就是安排他們進入同事們的工作實務,以便觀察亟待優化的環節與契機,再回過頭與數據專業團隊討論,進而發展出或許不是最酷炫聰明,卻是最能解決商業課題的數據模型。

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就算是最強硬的領導階層,也很難在眾人不情願、且有人被刻意排除的情況下,在內部成功推動具有可持續性的數位化專案。資料科學不該只是資料科學家的事,唯有當「一般人」的意見也在專案中佔有一席之地,眾人共同設定清晰可見的改善標的,企業才能將數據應用得更加得心應手

本文開放夥伴轉載,資料參考:HBRMcKinsey,首圖來源:Pixabay