專家稱，建立數據驅動型公司的6個步驟_比特幣:LeLe Food Chain

在過去的一年中，企業不得不迅速適應新的各種客戶行為模式，并對其進行調整，因為以前的模式已經不合時宜了。

麥肯錫資深合伙人表示，隨著數據分析成為“一種必不可少的導航工具”，那些提高分析能力的人能夠更好地應對用戶行為和經濟環境的巨大變化。

2020年清楚地告訴我們，始終假設先前的業績可以預測未來的結果將很困難。但是，計算能力和存儲的強勁增長，以及不斷增加的數據源陣列，也意味著我們不再需要依賴直覺。

可以觀察到趨勢，并從企業生成的大量客戶和運營數據中識別出模式。那些知道如何掌握并利用這些見解為其公司制定路線的人將處于領先地位。

成為數據驅動的人并非“好事”

對于將大數據和分析插入其運營中的公司，可得到豐厚的回報。根據PWC的統計，與那些沒有的組織相比，這些組織的生產率提高了5％，盈利能力提高了6％。

IBM區塊鏈和人工智能專家：ChatGPT對企業使用帶來關鍵風險:金色財經報道，IBM Automation首席技術官、區塊鏈和人工智能專家Jerry Cuomo最近發表了一篇博文，闡述了他認為的與企業使用ChatGPT相關的幾個風險。 根據該文章，從法律上講，如果分享至ChatGPT訓練數據的合作伙伴、客戶或客戶數據暴露給公眾，可能會讓企業陷入困境。Cuomo進一步列舉了知識產權的風險以及泄露可能導致企業違反開源協議的可能性。博客文章稱，如果敏感的第三方或內部公司信息被輸入ChatGPT，它就會成為聊天機器人數據模型的一部分，并可能與提出相關問題的其他人共享。[2023/8/19 18:09:39]

同時，哈佛商學院發現，做出以數據為依據的決策的公司對這些決策更有信心，主動并且能夠節省成本。信心分析得到了現成分析的創始人AdrianCoy的支持，他告訴TheNextWeb：

足球金融專家：切爾西想獲10億英鎊收入需靠元宇宙:金色財經報道，清湖資本今年夏天聯合伯利以42.5億英鎊的價格收購了切爾西后，其高層費利西亞諾表示有機會將切爾西的收入翻倍達到10億英鎊。對此，足球金融專家基蘭·馬奎爾表示，如果切爾西能說服人們通過耳機為按次計費的比賽模式付費，他們會把希望寄托在元宇宙。基蘭·馬奎爾補充說：“我認為切爾西的財團非常注重媒體技術，他們知道切爾西有一個全球性的球迷基礎，而這個基礎中的大部分球迷不太能去斯坦福橋，而且也沒有多少票。也許他們在想：我們能給球迷們帶來一種斯坦福橋式的感覺嗎？而這需要依靠元宇宙來實現。”（The Athletic UK）[2022/10/16 14:29:20]

“數據驅動實際上使組織承擔了更大的風險，因為他們知道他們可以迅速發現不正常的情況，并在必要時正確地進行糾正。”

專家：在PayPal上購買的比特幣不是真正的比特幣:12月15日消息，比特幣安全專家Andreas Antonopoulos對在PayPal上購買比特幣表示反對，稱在支付平臺上購買的比特幣不是真正的比特幣，在PayPal上購買的比特幣實際上是由托管人調節的比特幣價格敞口，用戶希望該托管人可以采取措施控制好風險。但是，用戶并沒有辦法審核他們的實際儲備金。（News BTC）[2020/12/15 15:17:31]

塞恩斯伯里百貨公司是英國最大的連鎖超市之一，不得不急于滿足需求，因為購物者大驚小怪地購買了面粉和罐頭豬肉等必需品。集團首席信息官PhilJordan告訴diginomica，他的零售商是第一家使用數據洞察力來識別老年人，殘障人士或弱勢顧客并確保他們能夠購買雜貨的零售商。

除了服務底線之外，數據洞察還可以支持涉及業務其他領域的決策。這可以使人們更好地了解員工的心態以及不同的企業社會責任舉措的有效性。

聲音 | Exactpro專家：使用DLT系統處理交易后流程還需數年才能進行測試:據CoinDesk消息，倫敦證券交易所前子公司Exactpro專家分析稱，目前有數個主要的區塊鏈項目旨在簡化證券的交易后處理，但普及使用分布式賬本技術（DLT）系統處理交易后流程業務之前必須通過嚴格的基準軟件測試，該系統可能還需要兩年時間才能進行此類測試。對大型交易后區塊鏈來說，這可能是進一步的延遲。[2019/3/26]

問題在于，將數據驅動的見解轉化為有影響力的業務決策并不是一個簡單的過程。實際上，NewVantagePartners的最新研究發現，只有24％的受訪者認為他們的組織是數據驅動的。

根據專家的說法，如果您想建立一個真正的數據驅動的業務，則不能錯過以下六個步驟：

第一步：創建路線圖

美國康奈爾大學數字貨幣專家Emin Gün Sirer：比特幣挖礦排名前三的挖礦機構占有61%的挖礦份額:美國康奈爾大學計算機系的數字貨幣專家Emin Gün Sirer在最近的研究中發現，比特幣挖礦前四位的機構占有大約53%的挖礦份額；以太幣系統的集中度更高，排名前三的挖礦機構占有61%的挖礦份額。此外他們還發現，全球56%的比特幣挖礦軟件和28%的以太幣挖礦軟件集中在數據中心，顯示出比特幣的經營更加公司化。[2018/1/22]

第一步是通過透徹了解正在使用的數據并創建洞察力的路線圖來打下堅實的基礎。這涉及到定義如何理解，衡量和細分客戶需求和行為，以及如何構建模型以預測未來的行為并定義正確的KPI，度量和流程。

破解數據代碼的作者MikeBugembe在他的書中指出，缺乏明確的策略可能會導致花費大量時間和金錢來收集和分析看起來很有趣且可能被證明有用的數據。他寫道，如果您的公司有足夠的時間和人力資源來進行一般性探索，那將是很好的選擇，但如果沒有，公司可能會擁有大量數據，但缺乏洞察力。Bugembe寫道：“這使任何預期的ROI都面臨風險，因為只有在正確使用數據來交付實際結果時，數據才有價值。”

第二步：培育數據素養和數據民主化的文化

接下來，重要的是，“通過報告和分析工具，”在正確的人面前展示正確的指標，”Coy說。組織內的人員需要能夠理解正確的KPI，并定義跟蹤它們的正確方法。這說明，除了非技術用戶可以訪問數據的數據民主化文化之外，還需要在組織內部具有較高水平的數據知識。

Coy表示，商務智能工具在現階段非常有用，應該指導人們如何使用它們并了解應該做出哪些決定，而不僅僅是按哪個按鈕來獲取報告。Qlik，Tableau，Thoughtspot，PowerBI，Looker，Sisense，Spotfire，Yellowfin，Targit，DataRobot和Snowflake等公司制造了一些用于數據分析的工具。

Snowflake的國際產品營銷負責人RossPerez告訴TheNextWeb，“這些工具對于訪問個人數據，提出疑問，發展戰略以及'采取行動'至關重要。”

第三步：在團隊中發展數據講故事的技能

為了強調數據教育的本質，Perez說，詢問數據問題并允許其講述故事同等重要，同時教與數據工作的人如何有效地講故事與數據同等重要。

優秀的數據講故事者有能力說服和說服。研究表明，圖表和圖形可以使人們比單詞更容易改變主意。此外，根據Tableau的技術宣傳總監AndyCotgreave所說，保持觀眾參與度的最佳方法之一就是以一種每個人都容易理解的方式呈現數據。

第四步：獲得C級買入

第四步是為高級管理人員創建一種自上而下的文化，以便他們可以尋求建議背后的證據，并了解如何跟蹤結果。高層領導對數據驅動的想法至關重要，高層管理人員可以給出的方向也是如此。

一個麥肯錫的報告發現，誰承認數據的重要性高管是開放的接受教育研討會。這種以身作則的榜樣將數據素養文化嵌入了其他員工團隊之中。完全掌握數據驅動文化的領導者可以確保數據盡可能地可訪問，這是數據民主化的宗旨之一。

沒有高層管理人員的支持和理解，見解團隊將無所適從，沒有明確的路線可循，也沒有確定要解決的問題和要分析的數據的優先級。這可能會導致洞察力計劃陷入僵局，因為他們無法獲得吸引力或無法實現預期目標。

Bugembe寫道，如果沒有強大的數據領導力，組織就無法在贏得，服務和保留客戶方面落后于競爭對手。

第五步：建立“咨詢”分析能力

然后，構建“咨詢”分析功能，該功能能夠發明出解決重要的重要業務問題的方法。這是您在各處查找模式并查看哪些數據點具有正相關或負相關的點。Coy認為，這很重要，因為咨詢分析可以幫助企業找出對數據提出的正確問題和提出正確的請求。

從大流行的角度來看，一個常見的問題可能與銷售額的增加或減少有關，但是通過協商方法形成的問題將是“我需要做些什么不同的事情？”。

第六步：分配責任

最后，確保有人負責數據。這可以采取首席分析官或首席數據官的形式。

雖然結果是多種多樣的，并且數據民主化意味著將責任轉移給許多人，但Coy說，最終，需要明確的責任制，以便正確地使用數據。他說：“所有這些取決于正確的數據。壞數據比沒有數據更糟糕。確保有人對此負責。”

盡管Perez并未明確表示收集數據見解的對與錯，但他確實說某些活動比其他活動更有利。

他說，不利的數據活動之一是選擇一種業務策略，然后追溯地查找數據以進行備份。佩雷斯說：“更糟糕的是，使用混淆事實的數據來使某些趨勢顯得比實際趨勢更強大，而其他趨勢則完全消失了，”佩雷斯說。“這真的適得其反。”

相反，他說，如果對人員進行適當的理解和使用數據的培訓，他們將能夠享受數據驅動方法可以帶來的全部好處。

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