雖然如今的數(shù)據(jù)與分析技術(shù)已經(jīng)能夠?yàn)闆Q策提供堅(jiān)實(shí)的信息指引與業(yè)績優(yōu)化方向，但對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)來說，高效運(yùn)用這些技術(shù)卻往往仍無比艱難。其中的問題，也許與這些企業(yè)的既有特性相關(guān)。

成熟的企業(yè)往往已經(jīng)擁有幾十年甚至是上百年的歷史，業(yè)務(wù)部門與辦事處覆蓋世界各地，內(nèi)部雇員多達(dá)數(shù)千。這類企業(yè)的信息系統(tǒng)也已經(jīng)滲透至每一個(gè)角度，在不同的平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)不同目的。他們的業(yè)務(wù)流程與運(yùn)營體系極為復(fù)雜，但往往都面對(duì)著兩大共通的痛點(diǎn)——牢固而僵化的決策結(jié)構(gòu)，以及根深蒂固的企業(yè)文化。

[[405204]]

當(dāng)然，傳統(tǒng)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者與高管團(tuán)隊(duì)也聽過不少建議，例如應(yīng)該像亞馬遜、Netflix或者Spotify那樣靈活對(duì)待自己的業(yè)務(wù)。沒錯(cuò)，這些偉大的公司已經(jīng)建立起極為成功、令人欽佩的業(yè)務(wù)，而其模式與解決方案普遍都有著電子商務(wù)公司的特點(diǎn)，部分公司甚至在創(chuàng)立之初就考慮到了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)需求。很明顯，這種模式并不適合一家擁有百年歷史的全球制造業(yè)公司。

根據(jù)觀察，不少高管面對(duì)這類建議時(shí)往往相當(dāng)無奈——傳統(tǒng)企業(yè)在模式、文化、結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)層面與知名科技公司完全沒有任何相似之處。換句話說，這類建議太過簡單粗暴，根本沒有落地實(shí)踐的通道。數(shù)據(jù)與分析技術(shù)的使用就是個(gè)很典型的例子，如今的人工智能(AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)也面臨著類似的難題。

數(shù)據(jù)文化沖突

成熟企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者需要首先理解數(shù)據(jù)文化的真正含義：這其實(shí)是一種期望、支持并鼓勵(lì)員工們使用數(shù)據(jù)制定決策并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的文化。面對(duì)任何新建議，我們都應(yīng)該問一句“有數(shù)據(jù)和分析結(jié)論作為支持嗎?”人們還必須有能力訪問到自己需要的數(shù)據(jù)，企業(yè)還應(yīng)鼓勵(lì)大家展示自己的分析結(jié)果，包括其中不那么中聽、甚至可能引發(fā)抵觸的結(jié)果。

硅谷的不少初創(chuàng)公司就是在這樣的前提與考量下建立的。然而，傳統(tǒng)企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)早就已經(jīng)引入了某種形式的數(shù)據(jù)分析，如今只是需要通過AI預(yù)測分析進(jìn)一步做出業(yè)務(wù)優(yōu)化。我認(rèn)識(shí)的一位高管就來自某家頂級(jí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型初創(chuàng)公司，現(xiàn)在在一家大型消費(fèi)品公司領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析?；仡櫘?dāng)初創(chuàng)業(yè)時(shí)曾經(jīng)理所當(dāng)然的商業(yè)實(shí)踐、決策流程與系統(tǒng)方案，他只能用“文化沖突”來形容如今的新環(huán)境。

成熟的組織在數(shù)據(jù)使用方面往往呈現(xiàn)出支離破碎、孤立且狹隘的特性，信息共享也面臨著根深蒂固的障礙。此外還有不少人為因素，數(shù)據(jù)可訪問性與分析的推廣將不可避免地提高業(yè)務(wù)透明度，給傳統(tǒng)勢力造成挑戰(zhàn)并產(chǎn)生大量不受待見的洞察結(jié)論。如此一來，業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人等中層管理者越是積極推進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，越是會(huì)受到感覺自己受到挑戰(zhàn)的高管們的打壓。

例如，我的一位同事就講述過為一家金融服務(wù)分析，確定需要關(guān)閉哪些零售分部的經(jīng)歷。在提出建議時(shí)，零售業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人反駁道“我是負(fù)責(zé)零售分部工作的，我不同意這些分析結(jié)論，我們也不會(huì)關(guān)閉任何分部。”

在另一家公司，分析主管也展示了如何優(yōu)化廣告媒體采購決策以提高宣傳效率，并建議具體工作應(yīng)該由分析部門接手。廣告業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對(duì)此當(dāng)然反應(yīng)消極，還造成了極為嚴(yán)重的信任乃至協(xié)作關(guān)系撕裂。

提升績效

盡管存在種種挑戰(zhàn)，但也有不少傳統(tǒng)企業(yè)成功吸納了數(shù)據(jù)與分析技術(shù)這波深厚“內(nèi)力”。

與其粗暴復(fù)制硅谷的方法，傳統(tǒng)企業(yè)更應(yīng)該將數(shù)據(jù)與分析融合到自己的業(yè)務(wù)當(dāng)中。下面來看幾點(diǎn)建議：

• 適應(yīng)高透明度。過去只存在于單一部門的數(shù)據(jù)與分析結(jié)果，如今需要在整個(gè)領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)中廣泛共享。這種透明度將與業(yè)務(wù)績效直接相關(guān)，只需要注意對(duì)人事決策等內(nèi)容保密即可。
• 加強(qiáng)問責(zé)制。隨著透明度的提高，問責(zé)制也將隨之而來。單一部門或事業(yè)部不僅要對(duì)特定戰(zhàn)略或產(chǎn)品的效果做出定性反饋，還需要在方法論上使用可靠的數(shù)據(jù)與分析運(yùn)行這種定性判斷。
• 接受不中聽的答案。數(shù)據(jù)分析經(jīng)常會(huì)挑戰(zhàn)固有假設(shè)，把領(lǐng)導(dǎo)者們從未想過、接觸過的東西擺在他們面前——例如實(shí)際表現(xiàn)不及想象，或者現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)相互矛盾。

要想利用AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不斷提高業(yè)務(wù)績效，建立數(shù)據(jù)文化可謂勢在必行。與其強(qiáng)迫自己模仿科技初創(chuàng)企業(yè)，傳統(tǒng)公司不妨專注于期望、支持并鼓勵(lì)內(nèi)部員工，著力在文化、決策與組織層面逐步引入數(shù)據(jù)與分析技術(shù)。