專家稱，建立數據驅動型公司的6個步驟_BIR

在過去的一年中，企業不得不迅速適應新的各種客戶行為模式，并對其進行調整，因為以前的模式已經不合時宜了。

麥肯錫資深合伙人表示，隨著數據分析成為“一種必不可少的導航工具”，那些提高分析能力的人能夠更好地應對用戶行為和經濟環境的巨大變化。

2020年清楚地告訴我們，始終假設先前的業績可以預測未來的結果將很困難。但是，計算能力和存儲的強勁增長，以及不斷增加的數據源陣列，也意味著我們不再需要依賴直覺。

可以觀察到趨勢，并從企業生成的大量客戶和運營數據中識別出模式。那些知道如何掌握并利用這些見解為其公司制定路線的人將處于領先地位。

成為數據驅動的人并非“好事”

對于將大數據和分析插入其運營中的公司，可得到豐厚的回報。根據PWC的統計，與那些沒有的組織相比，這些組織的生產率提高了5％，盈利能力提高了6％。

專家對南非的新加密法規進行了干預:金色財經報道，作為南非金融法一系列修正案的一部分，加密資產服務提供商將成為負責任的機構。南非財政部的一份報告宣布了進一步的加密法規“將在 2022 年最終確定”。簡而言之，擬議的變更將確保“任何提供與加密資產相關的建議或中介服務的人都必須被視為該法案下的金融服務提供商，并且必須遵守該法案的要求。”南非當局此前曾警告幣安等大型企業不要在該國開展業務。（cointelegraph）[2022/3/4 13:35:54]

同時，哈佛商學院發現，做出以數據為依據的決策的公司對這些決策更有信心，主動并且能夠節省成本。信心分析得到了現成分析的創始人AdrianCoy的支持，他告訴TheNextWeb：

“數據驅動實際上使組織承擔了更大的風險，因為他們知道他們可以迅速發現不正常的情況，并在必要時正確地進行糾正。”

央美教師被指抄襲作品“無聊猿NFT”，多名專家表示存在剽竊模仿:2月9日消息，知名自媒體微信公號“抄襲的藝術”曝光了一組關于NFT卡通頭像的對比圖，指出中央美院建筑學院教師王文棟抄襲了著名的“無聊猿 NFT”系列。被“抄襲的藝術”曝光的這組王文棟作品，名為“無聊悟空”，臉型、表情等與“無聊猿”看上去十分相似。其創作的第1件悟空首次成交價格為99元人民幣(已成交)，第385件售價5680元(未成交)。對此，王文棟表示由于主題相似，且“無聊猿”發行時間早，所以被大家認為是抄襲行為。但著名數字媒體藝術家田曉磊，與著名藝術批評家陳默表示，這個“無聊悟空”系列，明眼人一看就是模仿，而王文棟的辯解可謂“越描越黑”；創意抄襲基本可以肯定了，“至于形態和細節方面技術表達的差異，那不過是對創意抄襲行為的裝修掩飾。”（紅星新聞）[2022/2/9 9:40:47]

塞恩斯伯里百貨公司是英國最大的連鎖超市之一，不得不急于滿足需求，因為購物者大驚小怪地購買了面粉和罐頭豬肉等必需品。集團首席信息官PhilJordan告訴diginomica，他的零售商是第一家使用數據洞察力來識別老年人，殘障人士或弱勢顧客并確保他們能夠購買雜貨的零售商。

資深社區運營專家猛小蛇加盟火幣:火幣官方宣布，著名互聯網KOL、資深社區運營專家猛小蛇近日正式加盟火幣并出任火幣全球社區負責人。

?猛小蛇畢業于南開大學中文系，早年參與創辦中國最早的SNS網站，曾先后在 MySpace、華為及盛大等知名科技公司負責互聯網社區運營管理，擔任過火星財經內容負責人，知識星球首席運營官等。

?他也是互聯網早期布道者，曾為《電腦報》、《證券時報》、《中國青年報》、《南方周末》、《南方都市報》等媒體撰寫專欄普及互聯網，其個人博客《狗日報》曾獲得“德國之聲全球最佳博客”大獎，并出版同名書籍。同時，猛小蛇也被稱為“中國互聯網社區的狗狗代言人”，曾擔任搜狗“首屆狗委員”，也是 Doge 中國社區首屆決策委員會委員之一。

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猛小蛇表示，在線社區的形態一直在變化，傳遞的內容信息也呈現多形態化，但不管是中心化還是去中心化，成員、內容及共同價值觀的共識不會變，“我希望參與到最前沿的區塊鏈領域，與大家一起見證波瀾壯闊的大航海時代。”[2021/4/22 20:46:58]

除了服務底線之外，數據洞察還可以支持涉及業務其他領域的決策。這可以使人們更好地了解員工的心態以及不同的企業社會責任舉措的有效性。

工信部專家：區塊鏈將成為振興實體經濟的助推器:工業和信息化部信息中心工業經濟研究所所長近日發表了對自己區塊鏈的積極看法，他認為，區塊鏈將發揮為實體經濟降成本，提高產業鏈協同效率，構建誠信產業環境三項作用，而且基于區塊鏈的系統在兩三年之內可以實現廣泛落地，與具體產業場景相結合，創造出新模式。因而區塊鏈將成為振興實體經濟的助推器。[2018/3/29]

問題在于，將數據驅動的見解轉化為有影響力的業務決策并不是一個簡單的過程。實際上，NewVantagePartners的最新研究發現，只有24％的受訪者認為他們的組織是數據驅動的。

根據專家的說法，如果您想建立一個真正的數據驅動的業務，則不能錯過以下六個步驟：

第一步：創建路線圖

第一步是通過透徹了解正在使用的數據并創建洞察力的路線圖來打下堅實的基礎。這涉及到定義如何理解，衡量和細分客戶需求和行為，以及如何構建模型以預測未來的行為并定義正確的KPI，度量和流程。

股票市場專家Laszlo Birinyi：比特幣增長帶動投資者進入股市:股票市場專家和Birinyi Associates創始人Laszlo Birinyi認為，自2017年1月以來，比特幣的驚人上漲了1950％，成為全球金融市場的催化劑，吸引了更多新的投資者進入股市。他還說，加密貨幣瘋狂也為證券交易所的交易者提供了一個急需的“機會”。Birinyi在接受CNBC電話采訪時表示，比特幣狂熱正在迫使更多場外閑置重新回到股市。[2017/12/22]

破解數據代碼的作者MikeBugembe在他的書中指出，缺乏明確的策略可能會導致花費大量時間和金錢來收集和分析看起來很有趣且可能被證明有用的數據。他寫道，如果您的公司有足夠的時間和人力資源來進行一般性探索，那將是很好的選擇，但如果沒有，公司可能會擁有大量數據，但缺乏洞察力。Bugembe寫道：“這使任何預期的ROI都面臨風險，因為只有在正確使用數據來交付實際結果時，數據才有價值。”

第二步：培育數據素養和數據民主化的文化

接下來，重要的是，“通過報告和分析工具，”在正確的人面前展示正確的指標，”Coy說。組織內的人員需要能夠理解正確的KPI，并定義跟蹤它們的正確方法。這說明，除了非技術用戶可以訪問數據的數據民主化文化之外，還需要在組織內部具有較高水平的數據知識。

Coy表示，商務智能工具在現階段非常有用，應該指導人們如何使用它們并了解應該做出哪些決定，而不僅僅是按哪個按鈕來獲取報告。Qlik，Tableau，Thoughtspot，PowerBI，Looker，Sisense，Spotfire，Yellowfin，Targit，DataRobot和Snowflake等公司制造了一些用于數據分析的工具。

Snowflake的國際產品營銷負責人RossPerez告訴TheNextWeb，“這些工具對于訪問個人數據，提出疑問，發展戰略以及'采取行動'至關重要。”

第三步：在團隊中發展數據講故事的技能

為了強調數據教育的本質，Perez說，詢問數據問題并允許其講述故事同等重要，同時教與數據工作的人如何有效地講故事與數據同等重要。

優秀的數據講故事者有能力說服和說服。研究表明，圖表和圖形可以使人們比單詞更容易改變主意。此外，根據Tableau的技術宣傳總監AndyCotgreave所說，保持觀眾參與度的最佳方法之一就是以一種每個人都容易理解的方式呈現數據。

第四步：獲得C級買入

第四步是為高級管理人員創建一種自上而下的文化，以便他們可以尋求建議背后的證據，并了解如何跟蹤結果。高層領導對數據驅動的想法至關重要，高層管理人員可以給出的方向也是如此。

一個麥肯錫的報告發現，誰承認數據的重要性高管是開放的接受教育研討會。這種以身作則的榜樣將數據素養文化嵌入了其他員工團隊之中。完全掌握數據驅動文化的領導者可以確保數據盡可能地可訪問，這是數據民主化的宗旨之一。

沒有高層管理人員的支持和理解，見解團隊將無所適從，沒有明確的路線可循，也沒有確定要解決的問題和要分析的數據的優先級。這可能會導致洞察力計劃陷入僵局，因為他們無法獲得吸引力或無法實現預期目標。

Bugembe寫道，如果沒有強大的數據領導力，組織就無法在贏得，服務和保留客戶方面落后于競爭對手。

第五步：建立“咨詢”分析能力

然后，構建“咨詢”分析功能，該功能能夠發明出解決重要的重要業務問題的方法。這是您在各處查找模式并查看哪些數據點具有正相關或負相關的點。Coy認為，這很重要，因為咨詢分析可以幫助企業找出對數據提出的正確問題和提出正確的請求。

從大流行的角度來看，一個常見的問題可能與銷售額的增加或減少有關，但是通過協商方法形成的問題將是“我需要做些什么不同的事情？”。

第六步：分配責任

最后，確保有人負責數據。這可以采取首席分析官或首席數據官的形式。

雖然結果是多種多樣的，并且數據民主化意味著將責任轉移給許多人，但Coy說，最終，需要明確的責任制，以便正確地使用數據。他說：“所有這些取決于正確的數據。壞數據比沒有數據更糟糕。確保有人對此負責。”

盡管Perez并未明確表示收集數據見解的對與錯，但他確實說某些活動比其他活動更有利。

他說，不利的數據活動之一是選擇一種業務策略，然后追溯地查找數據以進行備份。佩雷斯說：“更糟糕的是，使用混淆事實的數據來使某些趨勢顯得比實際趨勢更強大，而其他趨勢則完全消失了，”佩雷斯說。“這真的適得其反。”

相反，他說，如果對人員進行適當的理解和使用數據的培訓，他們將能夠享受數據驅動方法可以帶來的全部好處。

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