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標題: 〔分享〕[CIO視角] 如何培養企業管理者的數據思維？ [打印本頁]

作者: fanruan2017 時間: 2017-11-13 03:34 PM 標題: 〔分享〕[CIO視角] 如何培養企業管理者的數據思維？

文 | 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。

Quote:

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.

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[ Last edited by fanruan2017 on 2017-11-13 at 03:38 PM ]

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