去年我也再次看到了它。公司如何依赖先进的数字分析工具和一些热情但孤立的网络分析师。与此同时，他们表示，他们真正理解数字数据的重要性，并且仍然渴望更多地以数据为驱动的工作。我们真的相信匆忙购买的工具和一些经过快速培训的网络分析师可以实现这一愿望吗？
为什么要从数字分析开始？
我仍然感到惊讶的是，有多少公司认为他们可以建立一个数据驱动的组织，而不考虑战略、组织设计和流程协议。而且没有一个真正愿意这样做的热情的、高层的倡导者。我仍然可以理解，作为一家公司，您只是非常机会主义地开始进行数字分析，尽管我也想知道这样的开始到底是基于什么。因为如果您不知道为什么要进行数字分析，或者您想通过它在短期和长期内实现什么目标，那么您如何确定您需要什么？您选择哪些工具？您需要哪些人力资源？
仅仅开始是不够的
不管怎样，假设你刚刚作为一个组织开始，因为你必须跟上人们的步伐。假设您已经在这方面取得了进展，因为您雇用了一些热心的网络分析师，他们喜欢这个领域并希望尽可能地做好自己的工作。总有一天，这还不够。这也解释了为什么有如此多的公司努力使他们的数字分析投资充分发挥作用，并增加预期的价值。
金融业务分析概念
技术只是因素之一
在迈向数据驱动文化的过程中，越来越多 巴哈马电子邮件列表 的组织发现仅仅实施数字分析工具是不够的。技术只是数字分析成功的重要因素之一。因此，如果您作为一家公司确实想使用数字数据来支持决策并将优化工作提升到一个新的水平，那么您需要担心的不仅仅是工具。
人员和流程的重要性
数据驱动型组织必须有目的地建立和培养，而不是自行产生。所以，如果你让它发生，什么都不会发生，我可以向你保证。我知道各种数字分析成熟度模型，所有这些模型都试图将对于构建完善的数据驱动型组织至关重要的因素结合在一起。去年九月，我与加拿大数字分析专家 Stéphane Hamel 讨论了他的在线分析成熟度模型，并专门发表了一篇文章。当然还有更多的模型，除了技术之外，所有这些模型都以某种方式关注人员和流程的重要性。
时间和注意力太少
人员和流程：每个业务运营不可或缺的方面！天赋和技能；组织、结构和协议。当然是一扇敞开的大门！但许多公司仍然有一些主题没有得到足够的时间和关注。是因为觉得不够刺激吗？我实际上认为这非常令人兴奋。
领导力和战略作为基础
多年来在这方面真正吸引我的一个模型是Brent Dykes 的数字治理框架。该模型还强调领导力和战略因素在平衡的数字分析方法中发挥的重要作用。正是这两个因素构成了数据王朝的架构中不可或缺的基础。
链接建设
执行发起人
事实上，它始于并结束于领导力；而这正是许多公司仍然缺乏的。当然，释放数字分析工具的预算是管理层的决定，但他们的参与不应仅限于此。正如他们所说，如果没有管理层的进一步参与，没有执行发起人，您的数字分析计划将一事无成。
您会看到这种情况经常发生，以至于才华横溢且勤奋的分析专业人员陷入这样的境地：年复一年，他们除了监控和解决技术问题并创建基本报告之外几乎无所事事。只要高层管理人员不表现出承诺或承担责任，他们就无法将数字分析提升到更高的水平。
在线策略和分析策略
除了热情的领导者之外，还需要一个源于业务目标并与业务目标无缝契合的清晰的在线策略。其次，分析策略作为在线策略的衍生品，也应该经过深思熟虑。公司必须认真问自己为什么要进行数字分析以及他们想通过它实现什么（有时是长期的）。根据我的经验，公司所说的数字分析到底意味着什么，这个问题通常是一个非常合理的问题。
目标和关键绩效指标
在线策略还必须产生明确的目标和关键绩效指标 (KPI)。当目标缺失或不明确时，很难提供相关报告、有意义的分析和有影响力的优化。
人员、流程和技术之间的平衡
正如已经说过的：领导力和战略是数据驱动王朝的基础。最重要的是，更“传统”的因素平衡了人员、流程和技术。我的字面意思是“平衡”。因为如果一家公司在技术工具上投入巨资，但没有聘请足够的网络分析师，也没有正确思考和记录相关流程，那么这种平衡就会失去。这使得你很难实现你的目标。
一般陷阱
当然，在迈向数据驱动型组织的道路上，每家公司都必须面对自己的挑战，但存在许多常见的陷阱，导致公司在数字分析领域无法取得他们希望的成功。我想在这里特别提到其中的一些，主要是根据我自己的经历，尽管我认为它们会为很多人所认可。
陷阱缺乏专注且忠诚的执行发起人，这使得公司内部几乎