[CIO視角] 如何培養企業管理者的數據思維?

[CIO視角] 如何培養企業管理者的數據思維? 文 |力雪達 帆軟數據應用研究院 李向川大數據的出現,正在徹底改變很多企業的運作模式,新的商業機會層出不窮,舊的市場格局正在被強烈錘擊,有些格局已經打破。隨著數據技術的發展,大數據分析水平的提高,企業面臨的外部環境更加複雜,內部管理也將挑戰更大。如何迅速轉變思維模式,用數據化思維來管理企業,保持自身在商業競爭中的主動、優勢位置呢?筆者通過和多位IT高層的交流以及趙興峰先生《企業數據化管理變革》的拜讀,分享一些自己的經驗觀點。培養企業管理者的數據化思維,可以分五步走。第一步:自上而下的改革;第二步:營造數據驅動的文化;第三步:先複製,後創新;先有形,後有神;第四步:循序漸進的培訓模式;第五步:分析競爭對手,向標杆企業學習。數據化管理是企業管理自上而下的變革培養管理者的數據思維是一項長期而艱巨的任務。因為形成數據思維不僅僅是行為習慣的變化,還是思維模式的變化。改變一個人的行為比較容易,而改變一個人的思維模式則是非常艱難的。企業在導入數據化管理的過程中,對管理者的數據思維培養是一項必要的工作。管理者沒有數據思維,企業的數據化管理將是空的,數據會被管理者放置到一邊,而無法起到應有的作用。數據化管理是企業的管理變革。自上而下的改變叫變革,自下而上的改變叫革命。如果沒有高層的推動,企業的數據化變革就不可能實現。所以高層首先要建立數據思維。在研討目標、商議工作、布置任務的時候,都要用數據去量化。開會的時候問數據、聽數據、分析數據,提出戰略目標的時候用數據去說明目標。管理學上有個高效原則是「向上取悅」。商業社會中,資本為王,老闆是資本方的代表。上級決定下級的任務,評價下級的工作績效。員工為了在企業中生存,需要滿足上級的要求,以獲得上級的賞識和認可。所以在企業中,自然而然地形成了「向上取悅」的管理方式,這種向上取悅執行得越到位,企業的執行力越高。數據化管理變革以企業文化為基礎培養管理者的數據思維,需要以企業文化作為基礎。數據化管理變革必然帶來企業文化的變革。數據講求的是量化、科學、實事求是,企業在管理中也必須重事實、講數據。先複製,後創新;先有形,後有神一種有效的方法「先複製,後創新;先有形,後有神」。開始培養數據思維的時候,光靠大量的會議討論是不行的,需要藉助具體的工作工具。為每個崗位設計標準化的工作表格,為每個管理者設計標準化的數據分析模板。通過培訓,教會每個人都使用這些表格和模板。在日常工作中,隨時檢查相關數據的表格是否嚴格填寫,並在使用過程中,允許並鼓勵員工提出改善意見和建議。對於好的建議積極採用,並及時更新原有的表格和模板。經過一段時間磨合,員工就能夠適應這種數據化的管理方式,並逐步內化到日常的工作當中。這就是先有數據表格的「形」,然後再追求數據思維的「神」。初期設定表格和模板,不需要過度追求完美,表格和模板在實踐中不斷修訂和完善,逐步形成適合企業的數據表格規範和數據分析模板。不要因為追求完美而遲遲不推動企業數據化建設。更早開始,更容易取得成功。培訓過程要循序漸進要改變一個人的行為習慣和思維模式,培訓非常重要。兩方面原因,一方面要樹立變革的動機,說服個人做出改變;另一方便,要為改變提供工具,培訓說明工具的使用方法,完成變革期的順利渡過。企業可以指定變革時間表,按照時間表設定培訓內容和培訓計劃,為不同層級的管理者指定不同的培訓內容,包括技能的培訓和動機的培訓。動機培訓是要告訴所有參與人員,公司為什麼要做出變革,而技能培訓則是提高參與變革的管理者適應新方式的能力。培訓的時候,高層最好親自出席,並強調相關內容,傳達變革的決心。每個層級必須給下一層級做培訓,按照層級遞推。並由相關的部門進行跟蹤檢查,並對每次培訓進行打分。培訓結束後,可要求每個參與培訓的員工填寫相關的反饋問卷,必要的時候進行培訓效果測試。本·霍洛維茨《創業維艱》指出,作為一個 CEO,能夠驅動員工的有效工具只有兩個:激勵和培訓。企業在推動管理變革的時候,一定要多多開展培訓。分析競爭對手,像標杆企業學習商業上的競爭是非常殘酷的,每個企業都要遵守一定的遊戲規則,而這個遊戲規則有強者制定。強者,就是我們的標杆。標杆,就是值得他人學習的榜樣。企業可以根據標杆企業的做法,照貓畫虎,學習他們的成功經驗。變高企業的變革歷程提供了一個方向和道路,企業照著這個路子走下去就好。從理論到實際,企業的實踐還有很長的路要走,經驗的探索需要付出很多的代價,而對標杆的學習和模仿是最簡捷的方法。閱讀參考:[1] 趙興峰. 企業數據化管理變革[M]. 電子工業出版社, 2016.數據分析,報表實例,專業的人都在這裡!加入FineReport臉書粉絲團! 本帖最後由 funfanfine 於 2017-11-13 15:36 編輯 公告 [站內公告] 卡提諾FAQ 有問題?看FAQ就對了! TAGS 數位轉型 大數據 數據化

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