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博客（7月刊）
谁拒绝数据驱动文化?
Who’s Afraid of Data-Driven Management?
从管理的角度看,基于数据制定决策更能保证成功.然而在企业,通常很难让企业接受这种数据驱动的文化.在每个企业,总有一些员工拥护转变,但也总有一些员工抵抗.为了将这些企业中的数据怀疑者转化过来,首先要了解成员为何会出现抵抗心理.
缺乏后续行动力的数据洞察,就像拥有一把钥匙但却不知道怎么用,结果是一文不值.一个好的数据专家能够识别出哪些员工乐意运用数据洞察拓展新的业务.这些员工这么做主要出于两个原因：提升自己潜在的绩效或眼前的绩效.对于数据洞察是否接受,任何企业都有四种类型的员工：第一类,高度重视,高绩效者；第二类,高度重视,低绩效者；第三类,低度重视,高绩效者；第四类,低度重视,低绩效者.
现在,凭直觉你可能认为第一类员工是最容易转化成拥护数据驱动文化的员工；当然,他们的确希望运用最好的工具以便取得更好的绩效.但是,从我们的经验看,这类员工最有可能对数据持怀疑态度.数据运用似乎对提升他们的专业能力和绩效帮助不大,因为人们认为这类员工的工作已经很出色了.这就引发另一个思考：之前用于衡量员工绩效的标准,如今是否还能准确反映员工给企业带来的真正价值.因此,尤其在需要做出很大努力才能做出成绩的领域（譬如营销和媒体领域）,员工往往对数据运用持怀疑态度.
但是,这类员工是可以转化的,方法是：让他们在早期就参和进来,引导他们建立新的绩效衡量标准,以此巩固数据驱动文化,并让他们逐渐巩固自己的数据意识.这种做法可以让他们觉得是自己创造了企业的数据驱动文化,而不是被迫参和.
你的主要挑战来于第二类员工：高度重视,低绩效者.这些员工是数据驱动文化的反抗者.他们内心深处都害怕引人注目,偶尔会有非常棒的想法,但是很多时候他们都在冒失行动.当事情发展顺利时,他们从来都不知道事情为什么会发展顺利,而当事情发展不顺时,他们会 地进入自保模式.量化他们的工作通常只有坏处.
对于这类员工,可以采取的转化措施不多,譬如采用启发式教育法,但是需要一段很长的时间.
然后是第三类员工：低度重视,高绩效者.这类员工将是你未来的销售冠军.长期以来他们只能处在企业的下层不知道如何应对,而数据驱动文化和相关工具的应用,将让这些怀才不遇的员工有机会超水平发挥,充分展示自己的价值.建立数据驱动文化对于这类员工而言只有好处.运用数据驱动文化帮助这类员工提高绩效,是得到这类员工拥护的最好办法.他们将主动帮助你建立数据驱动文化.
最后是第四类员工：低度重视,低绩效者.他们不会反抗数据驱动文化,也不会拥护.他们一开始只会习惯性地质疑数据.一般来说,这类员工更习惯居于常态,这意味着当事实证明运用数据明显有效时,他们才会跟上来.
数据决策,以及数据决策之后的企业文化,不会平白无故地改变.在采取颠覆性的动作之前,你要先读懂数据背后的含义.对于员工的接受程度,你要有心理准备.而了解员工行为背后的心理,将是你建立数据驱动文化的第一步.
博客主人：Jeff Bladt、Bob Filbin ?
博客链接：http：//blogs.hbr.org
品牌需要大洞察而非大数据
Brands Need Big Insights Not Big Data
在一个越来虎重视大数据的市场上,你要谨记：品牌需要的是大数据后面的大洞察,而非“大数据”本身.十多年来,快递承运商和包裹运送公司UPS一直在尽量避免让运输车辆左转弯.
对追踪系统数据进行分析发现,避免车辆左转弯,可以节省时间和汽油.类似这样的洞察可以帮助企业更好地改进自己的服务,但是这样的洞察却很难发现,即使你拥有许多可用的数据.
UPS最早的数据分析要追溯到2001年,当时大数据还没有被大肆宣传.但是当时的确有事实表明,如果能够对企业经营和营销中获得的大量数据进行研究分析,企业将因此受益.2004年,UPS提出“不左转策略”,至今已节省1000万加仑汽油,为此减少的碳排放量超过10万吨.
在UPS分析中用到的追踪数据是否能称之为现在人们据说的“大数据”呢?这要看你对大数据怎么定义.如果UPS所有的运输车辆追踪数据都运用到分析中——当时大约是9万辆——那么根据牛津大学维克托·梅耶尔教授（Viktor Mayer）的说法,可以将它称为大数据.他在发表于《金融时报》的一篇文章中提到,他认为判断是不是大数据,要看运用的数据集是不是全部的数据集（N等于All）.换句话说,你要避免样本偏差导致错误的结论,就必须分析所有数据.
当然,这仍然是今天大数据面临的一个主要问题.事实上,我们很少能让所用的数据集等于全部数据集.在《大数据：我们是否犯了大错?》（Big data：are we making a big mistake）一文中,维克托强调为什么大数据有可能让我们误入歧途,他引用样本偏差的例子,说明这种做法带来的后果,从而得出大数据可能让我们犯大错的结论.
他说：“大量新的廉价数据工具和强有力的分析工具将带来许多好处,对于这一点没人怀疑.已经有一些案例证明大数据分析工具的确能够带来非凡的业绩等但是问题在于,所有数据的重要性——不管是大数据还是小数据——都取决于数据来源的可靠性,以及对于分析者的信赖和预期.即使我们能够成功地解决先入为主的问题,并且了解研究中的所有运用,仍然有一个最大的问题：对于分析结果我们应该如何利用?如何让事情变得更好?”
博客主人：Nigel Hollis
博客链接：http：//www.brandingstrategyinsider.com
总结:本文关于博客论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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