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我终于找到了文章“十万加”的秘密。。。

作者:李勤
2019/10/29 20:48

怎么判断一家企业数据分析用得好不好,到底对业务有没有促进作用,甚至成为业务的核心助力?

一家专业做数据分析软件的公司 Tableau 与互联网数据中心(IDC)一起给出了一个指标:数据就绪指数(DRI),听起来和体脂率、含咪率有异曲同工之妙。

在自查之前,先来看看上面两个“鉴定师”出具的 《亚太数据就绪指数(DRI)报告》调研结果吧,至少心里能有点数,知道自己在亚洲占据什么样的位置。

雷锋网了解到,超过 700 家亚太地区企业参与了这次调查,调查将这些企业的数据就绪状态划分为三个阶段,分别是领先、发展中和落后。

报告显示,数据就绪程度高的企业的业绩平均比落后的企业高出 90%,中国大陆市场企业数据就绪指数在亚太地区排名第六。尽管如此,只有 20%的企业在处于数据就绪领先地位,而大多数处于发展中(66%)和落后(14%)领域。

翻译成大白话就是,你看,数据用得好的人,业绩果然比较牛逼。但是,尖子生依然是少数,大部分企业数据用得一般般,这种情况跟一个普通班级的成绩分布类似。

再来看看中国这位同学的情况。

中国大陆市场在该地区市场中排名第六,其员工(企业)得分比中国香港和日本高3.32。研究结果表明,中国大陆市场的企业在管理方面比较薄弱,建议中国企业应优先考虑员工和流程杠杆,并加强治理以确保可持续性。

可怕的是,尖子生选手新加坡(52%)和澳大利亚(49.5%)的数据就绪领先企业数量最多,而值得安慰的是,还有印度兄弟垫底,它处于落后的企业最多(30%)。

亚太地区市场在数据就绪指数(DRI)的详细排名如下:

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和雷锋网一起来看看,中国和尖子生选手澳大利亚的差距主要在哪里:

澳大利亚在亚太地区的 DRI 平均得分最高(3.54)。澳洲的组织得分最高的维度分别是人(组织)4.4、流程 4.1、科技 2.9。总体而言,具备数据支持决策及广泛协作和沟通的组织(比如澳洲组织)通常有更完备的流程来支持数据管理和数据消耗,且往往能够运用合适的工具来部署高效的数据架构及数据分析。

例如,数据就绪度指数最高的组织往往 KPI 的提升幅度也最大(+28%),比如净推荐值(NPS),员工生产力(+27%)及成本降低(+27%)。这表明专注于数据分析的澳洲企业已经有了可执行的见解输出,而这反过来又推动了企业在这方面的继续投资。与上述研究发现一致,澳洲企业 (20%)历来对人(组织)的投资最多,未来预计会将重点转移到管理和流程上(16%)。 

中国(大陆)的 DRI 平均得分为 2.64,在所有市场中排名第六。中国(大陆)作为一个发展势头迅猛的经济体,其组织在各个维度的表现都很出色,尤其是人(组织)这一维度,得分高达 3.32,超过了中国香港和日本。中国(大陆)在人(技能)维度的得分为 2.99,管理得分 1.92,皆优于韩国。由于基础较差,中国(大陆)的组织历来将技术方面的投资(14%)列为优先事项,但着眼未来,重点将转移到管理上(17%)。中国(大陆)的态度是“人与科技先行,管理紧随其后”,代表一种侧重数据和创新的数据就绪度成长模式。 

因此,这份报告强调,与员工相关的因素,如员工数据技能和企业范围内的协作都被视为关键绩效驱动因素。

调查还显示,亚太地区各行业、企业规模和部门的数据就绪程度各不相同。研究结果包括:

  • 与小型/私有的企业相比,大规模企业通常具有较高的 DRI 分数,其主要原因是由于员工的技能和流程方面显示出了企业在流程设置和雇佣具有必要数据技能的人才的一致性。

  • 在功能上,销售和运营部门在使用数据指导和支持其工作方面是最领先的。反之,财务、市场和人力资源在各个方面都具有较大提升空间。

  • 金融服务和保险以及专业服务行业的数据就绪程度最高。

  • 通信、媒体和电信(CMT)以及公用事业等行业整体 DRI 分数较低。公用事业领域尚不建议以数据为主导进行创新,而 CMT 的大多数高管都是根据个人直觉做出决策(35%)。

不好意思,媒体居然拖了后腿,雷锋网编辑也要反思一下自己对数据的分析与利用做得好不好,按照 Tableau 工作人员的介绍,DRI  分数高,数据分析做得好,选题就能找得好,“十万➕”不是梦。

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