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如何漸進式讓全公司都愛上用Tableau找新見解?

Tableau-online-learning-2020

幾乎所有現代型的企業都對數據的收集分析有一定概念與重視,知道應該要用數據去輔助、驅動企業的每一個決策。因為,數據如果運用得宜,就能帶來真正的競爭優勢,讓業務朝全新的方向發展、甚至可以更快去應對市場變化。

但同時也很明白現實的殘酷:如果少了「全員都願意關注數據的文化與習慣」,擁有最好的分析技術也沒用。

要成為真正的數據驅動組織,其實必須從「心態和習慣」的改變開始,而組織管理層在其中就扮演至關重要的角色。

以下分享一家中國保險業者,他們的管理層如何思考「數據與企業策略目標的關係」,並藉由Tableau的導入機會,在短短1.5年的時間,實現「人人都是數據分析師」的企業策略目標。

一、多數企業做不到大規模分析的5個癥結點

 

企業擁有豐富的數據,但欠缺資訊」是《In Search of Excellence》的作者在35年前提出的論點,現在這個論點對大多數企業來說,還是成立的。

為什麼?原因出在哪裡?要從數據獲取價值並影響商業策略真的那麼困難嗎?

根據長期致力於「降低數據分析與理解門檻的大數據公司」Tableau 多年的經驗觀察,觀察比對那些已取得大規模成功與躊躇不前的公司,

發現那些在數據運用上表現不上不下的公司有以下5個共通點:

    1. 各種不信任與擔心:不相信員工可以善用資料、過度擔心資料安全問題,導致資料的利用率低、限縮利用範圍,最終資料見解只侷限在單一部門內。
    2. 沒有承諾:「數據驅動決策」淪為口號,並不真心認為數據資料可以是企業的戰略資產,也因此組織上下並沒有動力去實現數據資產的價值 (收集、儲存、用資料做出更周全的決定) 。像是展開「調整組織結構、確認分析目標」等工作事項,都會影響資料的收集與利用率。
    3. 缺乏人才:若沒有以上兩點的驅動,高階主管在招募與培訓上,也就不會優先考量「數據解讀技能」。原則上,要先有數據人才,才能造就數據文化。即使擁有最先進的技術,如果沒有人知道如何使用資料來發揮價值,就無法達成數據驅動決策的目標。
    4. 資料難以跨團隊共享、沒有向心力:在一個真正擁有數據文化的企業中,大家會有一個共同的願景,就是「使用資料來改善組織」。領導者會為員工創造參與社群的時間和空間,員工會突破部門的框架,同心協力,善用數據強化自己的影響力。
    5. 沒有成長型的思維與心態:在一個有數據文化的企業中,大家會喜歡把數據擺第一,大家會想要知道更多、想要知道原因,且願意敞開心胸用數據去挑戰自己的想法,組織也鼓勵實驗和創新、關注成果,而不是虛榮的指標。

先檢視這5點是否有被完善考量,比倉促決定選擇使用什麼「新一代BI分析工具」來的重要太多。有了以上5點,才能走的長遠、確保企業能否達到最終目標(發現問題解決問題、發現機會)

以上分享 擷取自Tableau,一家致力於透過創新工具去降低數據分析與理解門檻的大數據公司。

二、辨別6種數據利用的目的

 

如果以上的5個基本要素「信任、承諾、人才、共享、心態」都俱全了,就已算是具備良好的體質架構去發展「數據驅動決策的模式」。

但接下來多數企業還會面臨一個大挑戰:如何找出共同立場,並設定每個人都同意的優先事項。如何讓商業和數據策略方向一致?如何避免發展各種數據專案,但卻和商業策略不協調一致?

以下6種數據使用目的,能協助團隊領導者更有條理的思考、聚焦、並進行有意義的討論。也特別有助於業務領導人釐清一個問題:數據對我有什麼助益?

    1. 改善流程
    2. 改善競爭地位
    3. 根據顧客和市場數據,創造出新的改良產品
    4. 資訊化(informationization),也就是把數據納入產品和服務當中
    5. 提升人員的能力
    6. 改善風險管理

以上分享擷取自哈佛商業評論 [運用數據加快企業策略] 一文

三、2件高階管理層可做的事

 

當確保各項發展中的數據專案與商業策略一致後,除了掌握最先進的數據分析技術,能活用分析結果做出正確判斷的決策者,才是最後勝出的關鍵。

根據 哈佛商業評論 [由高層開啟數據驅動文化] 一文指出,有2個方法可以讓組織的數據驅動文化是真材實料、是健康長久的。

因為真正的考驗是:碰到緊急情況時,高階主管能否自行運作和解讀?他們能否提出正當理由,捍衛自己對數據的使用和得出的結論? 

    1. 確保高階主管也有自主分析的能力、不全部假手於人:因為高階主管擁有初階職位無法替代的歷練和經驗,擁有這些領域專業知識才有辦法看出其中的侷限和潛在偏誤。若高階主管只具備專業知識,「缺乏對分析技術的適當應用」,就等於直接放棄可以獲得更好結果的可能、屈就採取不夠好的決策和行動。
    2. 制定支持分析思維的例行工作:「如果沒有刻意的環境設置,習慣是建立不起來的」,也就是,如果希望有新的行為與結果產生,就需要先為這個結果「挪出養成的空間」。

在培養組織擁有分析思維這個議題上,最常看見的問題是:「以為只要買一套分析工具,就可以讓員工產生分析思維」,這只做對了一半,因為培訓過後,回到日常崗位上,若沒有允許、甚至規定員工繼續透過新工具磨練思維,熟練的舊習慣舊思維很快又會佔上風的。

決定分析思維與工具利用的熟練程度,最重要因素,在於我們制定的例行工作,每天應該分配時間,進行可培養分析習慣的活動。同時,讓員工理解,雖然不是所有人都要成為分析菁英,但所有人都能達到一定的熟練程度。

團隊領導者可透過引導詢問,鼓勵培養分析所需的心態

    • 你有哪些待解的問題,需要分析性的答案?
    • 需要什麼資訊?你將從哪裡取得那些資訊?
    • 如何分析那些資訊以得出結論?
    • 你可以採取哪些步驟,來確保結論是恰當的?

四、如何開始讓員工都具備分析思維

 

以下是「富德保險控股股份有限公司」如何導入並階段性培育 Tableau 使用的經驗。

Ⅰ.客戶案例背景

富德保險控股成立於2015年,這次2020年疫情期間,在線下拓客方面跟所有同業一樣多少有受到影響,但因為管理層在2019年就將數字化作為突破的戰略之一,所以在疫情後有信心比同業跑得更快。

現在,有67%的大型保險公司CIO表示已經在疫情爆發之後開始調整&增加公司在IT方面的投入預算程度。

Ⅱ.剛開始:走過很多企業的情況,沒把工具真正發揮

他們第一次見識到Tableau的厲害是在2016年,在2017年就採購了Tableau Server License 96個,但買了之後沒人負責推動,每個人都很感興趣、也有做零散的培訓,但培訓完後就沒了,雷聲大雨點小,沒人持續利用就等於沒有價值。

Ⅲ.決定改變:有計劃培養使用者,才能讓公司受惠

2019年是第一階段的推廣:

此階段目標是「有規劃的種子培養」,此階段共分5批種子學員、20場內部宣傳導入會議、3場原廠培訓、12場內部培訓、2場交流會、覆蓋250多位學員

    • 3月,嚴格篩選種子學員36位,設定初始推廣專案小組成員2名,IT協助
    • 4月,20場內部宣傳導入會議,邀請30多個部門參與
    • 5月,3場原廠培訓,36位首批種子學員培訓,28位通過測驗
    • 6月,組建核心團員,吸納有動機有能力的精英26位,共同開展內部推廣活動
    • 7月,主動聯繫其他已經有成功經驗的公司(萬科、邁瑞醫療)了解他們的推廣方式與成果
    • 8月,第二批種子學員培訓,建立內部教學素材,啟用內部講師,舉辦4場內部培訓,共53名,46名通過測驗
    • 9月,文化培養活動,舉辦學員間的交流會2次,開始凝聚學員間的向心力
    • 10月,第三、四批種子學員培訓,舉辦8場內部培訓,共110名學員
    • 12月,審計稽核中心集訓,共50多名學員

2020年第二階段的推廣:

此階段目標是「能力擴散」,開始影響到分公司,產生各自的樣板案例,形成首批數據分析師。因為公司整個Tableau導入計畫的終極使命是:人人都成為數據分析師

    •  1-3月,案例推動階段,督促老學員進行技能的複習(不用則殆啊),專案推廣小組會一對一跟業務部門溝通了解案例製作進度。
    • 4月,第一期直播原廠培訓,500人參加,150人通過測驗。
    • 6月,Tableau案例挑戰賽,為期四個月,全程補助業務部門完成案例,預計形成30多個案例。
    • 7-9月,第二期直播式內部培訓,預計7月中旬啟動,由專案小組分工授課。
    • 10月,Professional 培訓,預計精煉30多個案例,挑選初經典案例模板。
    • 11-12月,案例推廣,在全集團內部對優秀案例進行推廣。

Ⅳ.高層的終極目標

從高層的角度來看,終極目標就是「如何不斷引導、創造學習氛圍,讓員工感興趣,最後知道如何應用在工作中」

這群高層終究是希望員工能有更好的產出,但他們跟其他公司不一樣的點就是,他們願意先付出、先用力投資員工。

他們知道想要有不同於多數企業且大規模的成果,就要從源頭下手:先打造學習型組織」,再打造「數據驅動型組織」或是任何想要的「___」(自行填空) 驅動型組織。

2021年是第三階段:

此階段目標是「擴大視野」,全方位開展數據分析,讓各子公司的數據有更好的連動互補,找出更多公司可發展的機會點。

    • 製作案例:推動各業務部門打造自己的典型案例,將工具用到實處,讓數據分析產生價值。
    • 打造爆款:與Tableau原廠合作,集中培訓,製作標竿案例,打開案例視野。
    • 培養人才:舉辦高級培訓,加強技能掌握、推動案例開發,培養數據分析思維與素質。
    • 營造文化:建立數據分析研習社團,招募高手參加、建立服務群,為公司內數據分析者提供支持、展開豐富的線上線下活動,渲染數據分析氛圍。

 

五、推薦閱讀

 

Ⅰ. 一次搞懂「數位優化vs數位轉型」

數位優化與數位轉型,皆是利用數位科技推動改變、皆是讓企業擁有「數位能力」去驅動成長,但改變成長的層面可以非常不同,從營運流程、客戶體驗、企業文化、到整個商業模式徹底改變。這兩者並無孰優孰劣、優先順序的關係,而 數位優化vs.數位轉型這兩者最大的區別可以用「組織能否定義新的成長機會」來檢視。

想了解公司最適合優先開始哪個層面的變革?是「營運模式上」還是「 商業模式上」

➤ 繼續閱讀

Ⅱ.Tableau Blueprint 數據驅動文化的養成指南

Tableau Blueprint 是一種方法,給那些有決心想訓練組織擁有分析思維、養成全員都有用數據驗證想法習慣的組織領導者,這是一個務實「教你如何做的指南」

Tableau Blueprint 這個方法論,是Tableau從他們17年來與各領域客戶的合作經驗中擷取的大智慧 ( e.g. Google、Amazon、LinkedIn、Simens、TESCO、Lenovo等),讓你可以少走彎路,站在成功者的基礎架構上,依照本身企業的習性做適當的調整。

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