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少了分析技能,大數(shù)據(jù)毫無用處

當前位置:

貴公司員工是否擁有必要的技能,能從大數(shù)據(jù)中獲益?湯瑪斯·戴文波特(Tom Davenport)和帕蒂爾(DJ Patil)在其談數(shù)據(jù)科學家崛起的一篇文章指出,大數(shù)據(jù)時代來臨,意味著分析大量雜亂無章、非結構性的數(shù)據(jù),將日益成為每個人工作的一部分。公司會經(jīng)常要求經(jīng)理人和商業(yè)分析師利用數(shù)據(jù)執(zhí)行實驗、解讀數(shù)據(jù),以及發(fā)揮創(chuàng)意,打造以數(shù)據(jù)為基礎的產(chǎn)品與服務。要在這個世界出人頭地,許多人需要額外的技能。

有些必須絞盡腦汁處理大數(shù)據(jù)的公司,已察覺到需要擁有相關技能的員工。Avanade的一份新調(diào)查報告顯示,超過60%的受訪者表示,它們的員工需要培養(yǎng)新技能,將大數(shù)據(jù)化為洞見和商業(yè)價值。設在丹麥,生產(chǎn)天窗、太陽能板和其他屋頂產(chǎn)品的國際制造商威盧克斯集團(VELUX Group)全球商業(yè)智慧(Global Business Intelligence)主管安德斯·萊恩哈特(Anders Reinhardt)相信,“在標準的訓練方式中,我們只學習跟商業(yè)使用者解釋如何存取數(shù)據(jù)和報告,現(xiàn)在這樣已不再夠用。大數(shù)據(jù)對使用者的要求遠高于從前”。許多產(chǎn)業(yè)的高級管理者正在制定計劃,準備提升員工的技能。他們告訴我,員工需要:

有意愿并準備好要做實驗:經(jīng)理人和商業(yè)分析師必須在他們負責的業(yè)務上,運用科學實驗原則。他們必須懂得如何建構聰明的假說。他們也需要了解實驗測試和設計的原則,包括母群選擇和抽樣,以評估數(shù)據(jù)分析的效度。由于金融服務、零售和制藥業(yè)中,隨機測試與實驗日益普及,擁有科學實驗設計背景的人才特別受到重視。

Google的招聘人員明白,實驗和測試是該公司的文化和業(yè)務流程中不可分割的部分,所以他們會問應聘者“校車能夠塞進多少顆高爾夫球?”或者“曼哈頓有多少個下水道蓋?”之類的問題。問這些問題的目的,不在于找到正確的答案,而是用以考驗應征者在實驗設計、邏輯和計量分析方面的技能。

擅長于數(shù)學推理:今天貴公司有多少經(jīng)理人真的“懂數(shù)字”,擅長于解讀和運用數(shù)字數(shù)據(jù)?這種技能將越來越重要。威盧克斯的萊恩哈特解釋說:“企業(yè)使用者不必是統(tǒng)計學家,但他們需要了解如何適當?shù)厥褂媒y(tǒng)計方法。我們希望企業(yè)使用者了解如何解讀數(shù)據(jù)、衡量指標,以及統(tǒng)計模型的結果?!?/p>

有些公司出于需要,在聘用員工的時候,已經(jīng)確定他們十分擅長于數(shù)學推理。第一資本(Capital One)銀行的招募作業(yè)強調(diào)雇用分析和數(shù)字處理能力強的員工,并把他們分派到業(yè)務的各個層面。包括資深高級主管在內(nèi)的應聘者,都必須通過嚴格的面試流程,包括測試他們的數(shù)學推理、邏輯和問題解決能力。

能夠看到大(數(shù)據(jù))畫面:你可以稱之為“數(shù)據(jù)處理能力”,指擅長于尋找、操弄、管理和解讀數(shù)據(jù)。而所謂的數(shù)據(jù),不只包括數(shù)字,也涵蓋文字和圖片。數(shù)據(jù)處理能力必須從它們平常的資訊科技職能,廣為向外擴展,并且成為每一個業(yè)務職能和活動不可或缺的層面。

寶潔公司(Procter & Gamble)的CEO鮑伯·麥唐納(Bob McDonald)相信“數(shù)據(jù)建模、模擬和其他的數(shù)位工具,正在改造我們的創(chuàng)新方式”。這樣的發(fā)展,改變了他的員工需要的技能。為了因應這個挑戰(zhàn),寶潔“為組織中的每個晉升層級,量身打造作為基準的數(shù)位技能量表”。威魯盧克斯將針對商業(yè)使用者開辦數(shù)據(jù)處理能力訓練課程列為優(yōu)先要務。經(jīng)理人需要知道有什么數(shù)據(jù)可用,并且運用數(shù)據(jù)視覺化技術以處理和解讀數(shù)據(jù)?!盎蛟S最重要的是,我們需要協(xié)助他們構思新種類的數(shù)據(jù),可以如何帶來新的洞見,”萊恩哈特指出。

明天的領導者需要確定他們的員工擁有這些技能,并在文化、支援和責任方面建立起配套措施。除此之外,當組織不再只有少數(shù)的信息科技專家和統(tǒng)計學博士,而是雇有許多員工埋首分析雜亂無章、復雜、大量的非結構性數(shù)據(jù)時,他們必須從容自在地負起領導之責。

另一個挑戰(zhàn)是:員工有可能下載和混搭數(shù)據(jù),而引起數(shù)據(jù)安全、可靠和準確方面的擔憂。但我所進行的研究發(fā)現(xiàn),員工對他們在工作上使用的技術、數(shù)據(jù)和運用程序,已經(jīng)負起更多的責任。員工必須了解如何保護敏感性很高的企業(yè)數(shù)據(jù)。領導者則需要學習“信任,但查證”員工所做的分析、在出現(xiàn)分析失效時與員工一道尋找問題所在。

要確保大數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生大價值,企業(yè)不但應采用新技術,還要再訓練技能,以養(yǎng)成重視數(shù)據(jù)的心態(tài)和分析文化。領導這場革命的公司已經(jīng)有一批專注于實驗、懂數(shù)字和數(shù)據(jù)的員工。你準備好加入它們的行列了嗎?

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