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驅動數碼化有竅門 (車品覺)

By on October 31, 2017

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

有好的用戶體驗還不夠，業務人員還須學會數據分析的基本原理，如此才可主動發表改進意見。（Freepik 網上圖片）

有好的用戶體驗還不夠，業務人員還須學會數據分析的基本原理，如此才可主動發表改進意見。（Freepik 網上圖片）

如何建立成功的數據驅動文化？這是一個含金量很高的問題。

企業在實施數據化運營的過程中，最困難的是心態轉變。這種改變並非你願意花錢，找幾個頂級數據科學家回來就可成功。更重要的可能是找到一位能看清數據「大局」、懂得找出切入點利用數據改善企業表現的人才，這無疑是包括了對商業的理解及清除「人為障礙」的工作。

認真對待人為障礙

我在阿里的時候，就組織了一隊數據化行銷隊伍，關注如何讓全體員工知道數據化管理帶來的好處，曾經也因此被老闆懷疑是否在浪費資源。不過，後來這支隊伍卻成為了對外能招募人才，對內又可把數據能力泛化的奇兵。別以為數據驅動是一件容易被認同的事，所謂「人事無小事」，人心才是關鍵。

不懂商業何以談數據，但數據是否隨時容易獲取及使用卻決定了局面。跟大家說個八卦，還記得2012年當阿里的數據分析平台初見成效的時候，馬總每天來平台看數據，同事們會作為新聞滙報給我。到了2014年，馬老闆已經是深夜、晨早、中午都透過手機終端時刻「關注」業務，高管們也成了沒數據就不好意思聊天的人群。更有意思的是，時至2015年，我當時的老闆、阿里CEO張勇，決定了以後月度管理層會議不再看數據分析報告，因為每位管理層都在平時看過，早已心中有「數」。

關於數據能力泛化，我還有一個自己的觀點，最好的數據工具都應該嵌入在工作流程中。例如營運員工若喜歡用Excel，為什麼非得要改變他們的習慣呢？可是，有好的用戶體驗還不夠，業務人員還須學會數據分析的基本原理，如此才可主動發表改進意見，我相信業務人員的參與才是做好數據驅動的本源。不要盲目相信科技，包括人工智能和大數據。

激勵措施不可或缺

在數據化的初期，激勵措施是很有必要，但如何衡量和評估數據化所取得的進展也很重要。抓住了成功的典範並進行獎勵，更有利於加強大家對新方向的信心。必須謹記，數據驅動不只屬於數據科學家和分析師，而是屬於公司裏的每個人。每位CEO對數據技術開始關注，往往就是數據驅動文化的轉捩點。

(編者按：車品覺最新著作《覺悟．大數據》現已發售)

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