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认知、思考和反应-论数据驱动业务的“力”
2020-08-16 20:13:40

这是我的第20篇原创



上次发了一篇文章“数据如何驱动业务?成为钥匙,而不是发动机”。有个朋友说像大热天喝了一口冰阔落,太爽了!但是只有一口,不过瘾呐!

其实这个话题真的很大,一两篇文章根本说不完,待我娓娓道来。

驱动的核心是“力”

物理世界的核心是“力”,力驱动万物。人类社会的核心同样是“力”,“力”驱动组织、个人的行动。管理学早已有对各种“力”的定义:

一眼就能看明白的大家自己体会就行。这里重点给大家介绍几个增强大家驱动力的点:



职级与职责

有些同学会说,我人微言轻,各位都比我高N个level,说了没人听啊。其实不然,职责所在,在所不辞。

小学的时候就学过一篇《列宁与卫兵》的课文:“洛班**严肃地说,'我没有见过列宁。没有通行证,谁也不能进!'”

所以职责与职级是没关系的。在适合的时候使用你的权力,是你的使命。其实我在团队内部分享的时候,用的是公司内部的一个例子:公司工位比较紧,行政主管找到VP、三个总监,要求合并办公区域,行政主管一个小女子,个子矮矮的,声音弱弱的,面对比他高N个级别的人,列出了工位总数,现有团队人数,并且考虑到扩编的情况,指出了工位浪费、服务器占用的情况,有礼有节的让大家腾挪了工位。



模范权与专长权

在群里聊的时候,有些数据分析师很非常焦虑:现在运营都能拉数据了,我们数据分析师该咋办啊?其实了解到模范权和专长权你就不会焦虑了。

  • 数据分析师的品格:

不是说数据分析师的品格很高尚,而是说数据分析师天然有一个优势,就是中立。运营出的数据报告,各位数据分析师你们懂的,运动员出具的分析报告,还不得往死了夸自己啊?这也不是在贬低运营的同学,立场不同,换我在运营,也会这么干。

  • 数据分析师的知识和能力:

在所有公司中,数据分析师应该是同时最了解业务和数据的群体。无数数据分析师的每天的工作就是苦思冥想,挖空心思,思考分析思路,提出假设,找数据验证,在专业领域,数据分析师平均水平肯定比其他所有部门的平均水平要高N个水准。



感情因素-刷脸

我见过很多非常优秀的人,在一个组织的中不得志,最后落魄而去,最大的因素是忽略了感情因素。

组织的运转核心是合作,而中国合作的底层逻辑是关系,是感情。有人说了,咱不是有流程么?您说的没错。但是如果您也得尊重文化,一旦忽略了感情因素,用“举步维艰”来形容处境,再合适不过。

“数据驱动业务”是组织行为

企业、部门、小组都是一个组织,然后才是个人。个人英雄主义存在,但是绝大多数时候都是组织行为。尤其是数据驱动业务,更是跨部门的组织行为。这个时候,就不能只看你个人的能力有多强了。

吕布再强,众叛亲离,群起而攻之,一样死的早。

咱把“驱动”说明白了,咱再来理解一下“数据驱动业务”中的另外两部分:

数据:指的是数据部门,往大了说,是企业的数据大脑;

业务:指的是业务部门,往大了说,是企业的商业引擎。

所以您看,这是一个大组织里,一个中型的组织驱动另外一个中型组织的事情。

你一个数据分析师,何德何能,居然可以驱动业务组织,按照你的意思执行?

如果是你的领导天天跟你喊:“数据驱动业务”,这是你领导无能,压力传导给你罢了。

如果是业务部门天天跟你喊:“数据驱动业务”,这不是业务部门喜欢你,大概率是KPI完成不了,想找个分担压力的。

实操指南

难道“数据驱动业务”就无法实现了吗?也不是。螺丝掉了,得用螺丝刀拧紧;卫星要发射到天上,得用火箭送上去。组织行为的问题,怎么能落实到某个人上解决呢?三个层面:

  • 组织问题必须从组织层面解决:

首要的就是赋予数据分析团队相应的职责和权力。在这件事情上,学X思做的最彻底,公司的PMO都是由数据负责人兼任。不过个人认为,这个权力不是越大越好,而是刚刚好能推动事情前进最合适。组织架构和技术架构一样,需要注重Balence。

  • 认知层面要达成共识:

“数据如何驱动业务?成为钥匙,而不是发动机”一文中的结尾,我留了一句私货“教育是第一生产力”,说的就是这个事情。大家的认知必须要在一个水平线上,这是合作的基础。

波西格在《禅与摩托车维修艺术》一书中的一个场景很有意思,他哥们约翰的宝马摩托车的把手老滑落,波西格想用易拉罐铁皮给他修好。但是他哥们极度鄙视,拒绝了波西格非常专业的意见。波西格思维不在修车上,已经上升到哲学层面,所以车也不修,写书去了。但是咱得接着修啊,咋办?不能降低咱的认知,所以只能提升其他人的认知了。手段有:

  • 执行层面一定要责权利对等

很多人并没有意识到,很多数据分析师害怕听到“数据驱动业务”的真正原因,是因为数据分析师承担了业务KPI。很多公司的KPI都用的不对,KPI的核心是KPI的跟踪与优化。KPI是管理工具,是提升整体员工水平的管理工具,不是淘汰的手段,是激励员工的管理工具,不是扣工资的手段。换句话说,数据分析师承担了业务KPI,那是否有增加业务奖金呢?单纯承担KPI,只有惩罚,没有激励,责权利不对等,这是最核心的问题。

恶劣环境下的操作手册

是的,对于数据分析师本人而言,上面说的都太理想化了,那根本不是你我能解决的。那有没有在上面问题都没法解决的情况下的操作手册呢?

太为难我了!不过,回答:有的!下篇再讲。

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