谈谈如何构建可行的数据和分析策略

摘要：在数据驱动的世界中，拥有可靠的数据和分析策略对于任何旨在利用数据来提高决策和运营效率的企业来说都是必不可少的。然而，策略的好坏取决于执行。本文概述了创建可操作的数据和分析策略的实用框架、工具包和技巧，以推动真正的业务影响。

在数据驱动的世界中，拥有可靠的数据和分析策略对于任何旨在利用数据来提高决策和运营效率的企业来说都是必不可少的。然而，策略的好坏取决于执行。本文概述了创建可操作的数据和分析策略的实用框架、工具包和技巧，以推动真正的业务影响。

PART 01

定义愿景和目标

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任何数据和分析策略的基础都是令人信服的愿景。明确的愿景不仅仅是一个目标——它必须激励和推动整个团队，同时让所有利益相关者朝着共同的目标努力。

大教堂建造者的心态

在塑造愿景时，采用“大教堂建造者”的思维方式至关重要。就像大教堂建造者花费几代人的时间完成的项目一样，您的愿景应该以持久而有意义的东西为目标。这种方法可确保愿景专注于创造持久价值、超越短期目标并与组织的长期成功保持一致。

愿景不是要设定一个具体的目标。相反，它应该被视为一种雄心壮志——整个组织的宏伟抱负。这种雄心壮志提供了方向和目的，推动团队不断发展，而不是瞄准一个固定的终点。重要的是，愿景必须确保所有利益相关者的一致。它不仅应该与数据团队产生共鸣，还应该与整个组织产生共鸣，确保数据成为从高管到运营团队都理解和接受的共同优先事项。

定义愿景的Ikigai框架

定义愿景的一个有用框架是Ikigai 概念，它汇集了四个要素：你的爱好、你的长处、世界需要什么以及你的报酬是什么。在数据战略的背景下，可以按以下方式调整此框架：

你喜欢什么：如果没有限制，你理想的数据和分析愿景是什么？这是关于想象贵组织数据计划最令人兴奋和最具影响力的可能性。你擅长什么：你目前的数据团队的优势是什么？将愿景与团队独特的技能和能力相结合，可确保愿景立足现实并可实现。世界需要什么：其他部门和利益相关者对数据和分析有何期望？了解这些需求（无论是可操作的见解、运营改进还是战略远见）可确保愿景保持相关性和影响力。

尽管“你得到报酬的原因”在这种情况下没有直接的翻译......

通过平衡这三个要素，Ikigai 框架有助于制定一个不仅鼓舞人心而且实用的数据和分析愿景。它确保愿景是令人向往的，但又以团队的能力为基础，同时也满足关键利益相关者的期望。

领导力与沟通

领导在定义和传达愿景方面的作用至关重要。最有效的方法是协作式领导，领导者积极让团队和利益相关者参与塑造愿景。这可以培养主人翁意识和参与度，使愿景更有可能在整个组织中得到充分接受和支持。

通常，制定鼓舞人心的愿景只需要一句有力的句子。关键是每个字都必须有意义。愿景的每个部分都应分解成有意义的组成部分，让整个组织都能理解并付诸行动。措辞越有意图、越周到，愿景就越强大、越可行。

要避免的陷阱

在定义你的愿景时，有几个常见的陷阱需要注意：

1.接受多种愿景：拥有多个愿景会造成混乱并削弱组织重点。确保每个人都遵循一个明确的理想。

2.未经验证的愿景：未经所有利益相关者验证的愿景将难以获得动力。寻求反馈并确保愿景在所有团队中引起共鸣至关重要。

3.缺乏全面支持：利益相关者的部分支持可能导致不一致和执行不力。确保所有关键参与者充分理解和接受愿景。

4.以数据团队为中心的愿景：愿景不应被视为数据团队的唯一项目。它必须是整个公司共同拥有的组织愿景，确保数据计划融入更广泛的业务战略。

明确的愿景是任何成功的数据和分析策略的基石。通过制定既鼓舞人心又与更广泛的组织目标保持一致的愿景，可以创造一种共同的目标感。使用像Ikigai这样的框架并采用Cathedral Builder 思维模式可确保愿景不仅是理想性的，而且还基于团队优势和公司需求的现实。避免常见的陷阱（例如多重愿景或缺乏认同感）可进一步巩固成功的基础。有了这个雄心勃勃但切实可行的愿景，组织将走上通过数据和分析实现持续增长和创新的道路。

PART 02

制定流程和计划

在确立了明确而鼓舞人心的抱负之后，下一步就是创建一条能够弥合现状与设想的未来之间差距的轨迹。这条轨迹构成了战略的支柱，概述了将抱负变为现实的步骤。以下是如何有效地塑造这条道路。

讲故事的重要性

讲故事对于实现愿景至关重要。仅靠远大的抱负是不够的；描绘出愿景实现后组织将如何运作的蓝图至关重要。将抽象的目标转化为切实的叙述有助于您的团队和利益相关者展望未来。

当团队能够直观地看到他们的日常运营、决策和流程将如何发展时，他们更有可能参与到战略中来。例如，想象一个“无仪表板”的未来，数据和分析可以通过自然语言交互或推送通知来访问，或者一个“咖啡数据”场景，员工每天早上都会收到个性化、以目标为导向的数据。

精心编排的故事情节可以与战略建立情感联系，提高积极性和参与度。未来应该让人感到向往和可以实现；如果未来看起来太复杂或太遥远，团队可能会失去兴趣。通过概述实际步骤，您可以为战略的成功注入信心。故事应该既鼓舞人心又切实可行，让人们相信雄心是可以实现的，而且旅程的每个阶段都会增加真正的运营价值。

在这个阶段，清晰地描述起点也很重要。充分了解当前状态对于规划通往理想未来的道路至关重要。

确定关键举措

一旦愿景转化为引人入胜的叙述，下一步就是确定将这一未来变为现实的关键举措。从愿景到执行需要规划出实现最终目标所需的转变。保持关注影响的一个有效方法是效益实现管理 (BRM)，它有助于创建“效益图”，列出期望的结果并将其分解为可操作的目标。

下一阶段是根据这些举措对这些关键转型的影响来构建这些举措。这需要采用系统方法来分解复杂问题并定义每个举措的范围。BRM 中至关重要的最后一步是协调每个要素，确保每个举措都能产生有意义的影响并共同推进愿景。

构建时间轴

制定务实的时间表对于为团队提供清晰的前进道路、将愿景固定在可实现的步骤中至关重要。这种结构化方法平衡了长期目标与较短的执行周期，提供了灵活性，并专注于结果而不是任务。

时间线的中间结构依赖于年度目标（关键绩效指标，简称 KPI）和季度里程碑（目标和关键结果，简称 OKR）。这种方法将路径划分为可衡量的步骤，其中每个里程碑代表朝着总体目标的进展，同时将重点放在实现成果上，而不仅仅是完成任务。

年度目标代表每年要实现的主要成果，例如达到特定的数据成熟度级别或实现某些业务领域的关键流程自动化。

季度 OKR可作为检查点，促进持续进步。每个 OKR 都应既雄心勃勃又可实现，从而形成一个成功循环，以增强动力和协调一致。

每日执行基于2-3 周的迭代冲刺，通常使用 Scrum 或看板等敏捷框架。这样可以快速适应意外挑战，并根据用户反馈和新数据洞察灵活地重新确定优先级。

领导力与沟通

有效的领导力在制定战略和时间表时需要将指导型和参与型领导力相结合。指导型领导力使团队保持一致，而参与型领导力则吸收一线团队的见解。这种方法有助于预测阻力并促进认同。

完成此步骤后，您应该获得一页清晰的时间线可视化图。

避免陷阱

为了使时间表具有可操作性和启发性，必须避免常见的陷阱：

1.计划内容过多：试图包含太多内容会分散注意力，造成僵化。确定真正有影响力和必要的内容，留出灵活性的空间，而不是建立过于僵化的结构。

2.设定无法实现的目标：虽然雄心壮志很重要，但设定无法实现的目标可能会打击团队积极性并损害信誉。可实现的里程碑可以保持士气和信心，表明愿景立足于现实。

3.忽视交付动力：各项举措需要一致的指导，以保持其预期目的和方向。培养参与和协调的文化可确保每项努力继续服务于总体愿景，而不会失去重点。

定义从愿景到执行的清晰轨迹对于将雄心转化为可操作的进展至关重要。通过构建叙事驱动的路径、确定关键举措和组织可调整的时间表，您可以创建一种战略，使利益相关者保持一致，并使团队能够充满信心地向前迈进。每个里程碑都加强了对愿景的承诺，保持了动力和明确的方向感。避免常见的陷阱，例如计划超负荷或设定无法实现的目标，可以保持动力和信誉。最终，结构良好的轨迹将运营灵活性与专注的雄心相结合，确保迈出的每一步都朝着现实和有影响力的未来迈进。

PART 03

建立绩效和指标

提醒：在第一部分中，我们定义了愿景。在第二部分中，我们规划了轨迹。第三部分的目标是建立基准和测量系统，以确保计划按预期进展。我们在这里：

关注利益

衡量变革的效益至关重要，因为它们代表着愿景的承诺。这些效益应转化为简单易懂的 KPI。应用KISS 原则：保持简单和愚蠢。

如果您的策略将数据和分析定位为公司的价值杠杆，请重点关注财务指标：收入、利润率、利润或其他高级财务指标。如果您的策略优化了员工工作，请衡量这种优化：更高的满意度、更高的生产力、更低的成本、更少的任务所花费的时间等等。如果您的策略是通过数据和分析来获取新市场，请重点关注获取和转化指标。

衡量数据贡献的最终 KPI 通常是其他部门已经使用的 KPI。将数据 KPI 与现有部门指标相结合，您将获得多项优势：这些指标已被跟踪（减少了监控工作量）、本质上易于理解，并且它们加强了企业对数据战略的参与。这种结合还将数据定位为更广泛业务战略不可或缺的一部分，从而提高了整个组织的数据和分析的可见性和可信度。

在任何情况下，这些收益都应该是可见的，并由标准 KPI 表示，无论在哪个领域，每个人都可以轻松理解，而无需解释定义或计算公式。这些第一线 KPI 是用于传达战略随时间进展的 KPI：第一级 KPI。

在更成熟的组织中，可以应用KPI 树的概念。可以将第 2 级甚至第 3 级 KPI 定义为“后台”指标，以确保清楚了解激活第 1 级 KPI 所需的杠杆，或将其作为中间或更频繁的相关指标。

这些 KPI 需要一个目标：一个量化抱负的目标。在行动计划开始时，应该为每个 KPI 设定一个基准测量值。正如项目时间表由目标日期、年度和季度里程碑构成一样，KPI 也应该以相同的间隔设置检查点。

时间范围越短，KPI 就越具有操作性，通常用于跟踪交付结果。这些通常称为 OKR（客观关键结果）。对于较长的时间范围，KPI 应在战略层面上捕捉结果。

价值金字塔

选择 KPI 可以参考价值金字塔之类的东西，它可以平衡创造可持续增长所需的价值类型。

该框架包括：

投资价值：衡量招聘、员工福利、技术选择、成本控制等基础要素。内在价值：跟踪交付质量和数量——跨地区解决方案的部署、代码质量、标准遵守情况、上市时间等。使用价值：评估数据和分析的采用和实用性——活跃用户数量、用户满意度等。间接经济价值：衡量数据和分析对公司财务业绩的贡献——收入增长、成本降低、发现机会等。直接经济价值：衡量数据和分析带来的直接经济收益，适用于数据和分析直接货币化的情况。

将数据和分析限制在成本中心，只关注投资价值，会限制团队所能产生的影响。相反，只关注直接或间接的经济价值并不能创造可持续的价值；基础要素最终可能会崩溃。

在数据计划开始时，这些价值的平衡应类似于金字塔，以投资价值为基础。在更成熟的组织中，我们的目标是倒金字塔，其中经济价值优先于投资，反映出向持续价值创造的转变。

应避免的常见陷阱

1.指标过多：过多的测量会导致信息过载，削弱清晰度。正如一句谚语所说，“KPI 中的 K 代表关键”。想想你在日常生活中使用了多少个关键指标；力求只关注那些必不可少的关键指标。

2.追求完美 KPI： KPI 旨在支持您的战略，指导决策。它们不需要精确到小数点，而是应该具有足够的相关性和连贯性，以指导和协调行动。

3.过于复杂的 KPI：如果 KPI 过于复杂，以至于设置它们本身就是一个项目，那么就失去了简单性。从您目前可以衡量的指标开始，同时在需要时逐渐创造跟踪其他高价值指标的条件。

在第三部分中，我们制定了路线图，以有效衡量数据战略的影响和发展。确定和监控正确的 KPI、设定目标以及使用价值金字塔、KPI 树、KISS 原则等框架是确保数据战略与业务目标保持一致并在每个阶段展示价值的关键步骤。这种结构化的衡量方法可以清晰、切实地传达结果，随着战略的成熟和组织朝着数据驱动的愿景前进，利益相关者可以参与并投入其中。

PART 04

加强领导和协作

确定目标、制定计划、确定指标后，最后一步，也是最关键的一步，就是领导力——将战略转化为行动。这不仅仅是指导，而是真正引领和激励组织接受变革。

评估准备情况

在开始实施之前，必须评估组织的准备情况。数据在公司内部目前扮演什么角色？它被视为战略资产，还是仅仅是运营工具？更糟糕的是，组织是否在被动地等待数据和分析战略，而没有意识到其变革潜力？

这项评估延伸到技术基础设施和遗留系统。它们能否支持转型，还是需要进行重大升级？除了系统之外，还要考虑利益相关者之间的期望和矛盾。是否存在未满足的需求或对变革的抵制？最后，评估文化准备情况：组织是否重视数据驱动的决策，还是仍然严重依赖直觉和等级制度？

创造成功的条件

一旦组织格局清晰，下一步就是确定成功的条件。首先要确保预算切合实际——没有预算，进展就会停滞不前。同样重要的是确定组织最高层的关键支持者。这些支持者为战略赋予合法性，并协调跨部门的努力。

在团队中，数据倡导者至关重要。通过培训和支持赋予这些倡导者权力，使他们能够传播热情并推动采用。另一方面，要准备好应对怀疑论者或“数据憎恨者”。转变可能不会一蹴而就，但你可以通过提供切实的成果和直接解决问题来减轻他们的阻力。从而限制他们的影响力。如果财务、文化或技术基础不足，请重新调整目标以符合现实。避免兜售无法转化为可行成果的梦想。

调节节奏

领导数据战略需要掌握进步的节奏。有时需要坚定地推动，尤其是当关键里程碑能够展示成果时。相反，在阻力环境或早期探索阶段，应专注于建立信任和动力的渐进式胜利。

了解组织的自然节奏（例如预算或战略规划周期）可以指导何时加速和何时暂停。取得适当的平衡可确保稳步和可持续地取得进展，而不会让团队不堪重负。

体现策略

作为领导者，您必须将愿景具体化。成为愿景的最有力倡导者，始终如一地传达愿景的重要性并庆祝愿景的成功。重复并非冗余；它能强化承诺并保持雄心壮志。

行动胜于言语。以身作则——做出数据驱动的决策并明显展示其影响。使用数据和分析来指导数据和分析策略。透明度至关重要：分享目标、承认挫折并庆祝成就，以培养信任和长期参与。

用同理心和证据化解阻力。通过展示切实的好处并倾听顾虑，您可以将怀疑者变成盟友。鼓励好奇心和数据实验，以逐步转变思维方式并培育开放和创新的文化。

领导数据战略是一项微妙的平衡行为，涉及评估、准备、坚持、体现和适应。虽然要求很高，但它有望为组织及其员工带来变革性的价值。

应避免的常见陷阱

开始领导数据和分析策略，而无需检查成功的条件。