数据驱动力：企业数据分析实战

12

｜

第

1

章

对如何使用分析改善业务缺乏了解

因竞争优先级导致的管理资源缺乏

缺乏业务相关的技能

现有文化不鼓励分享

数据所有权不明，或组织管理低效

缺乏领导层的支持

获取数据的能力

感知成本高于预期收益

关于数据的问题

无改变的先例，或无所作为没有带来后果

不知从何开始

百分比

39

34

28

24

23

23

22

21

21

15

9

0 10 20 30 40

图 1-5：针对以下问题的反馈：“在你的组织中，广泛采用信息和数据分析的主要障碍是什么？”

这些是每个人，包括每个数据分析师，都可以帮助驱动的。比如，分析师可以帮助提升他

们的数据分析技能，更加积极主动地完成工作，并将其价值告知管理者和企业。他们可以

做更多的研究，以搜集其他组织利用分析解决类似商业问题的案例。数据工程经理可以为

数据集成和数据质量分配资源，以便提高数据的可信度。高层管理者可以推动或者要求更

大程度的数据共享，以及明确数据责任人和数据管理职责，例如，任命首席分析官或首席

数据官（第

11

章将介绍）

。每个人都有自己的角色。

1.8

　小结

接下来的章节会深入分析相关的问题。具体来说，本书先从基础层面分析需求：原始数

据和聚合数据及其质量（第

2

章和第

3

章）

。接着介绍数据分析组织本身：分析师的类

型，以及他们应具备的技能及其组织结构（第

4

章）

。然后描述数据分析的各个方面（第

5

章）

、指标设计（第

6

章）以及用数据讲故事（第

7

章）。第

8

章探讨

A/B

测试。最重要

的是，第

9

章和第

10

章探讨文化和决策过程

，这两者也是优秀的数据驱动型组织的特征。

第

11

章探

讨在管理文化和变更管理方面 ...