如果分析更多的是领导力问题而不是技术问题呢？—— What if analytics is more of a leadership problem than a technical problem?
我们一直在讨论分析，数据，大数据以及所有热门内容，而数据科学家被认为是“21世纪最性感的工作。”当然，这里存在瑕疵。
值得注意的是，大多数公司在收集数据方面都很好（或者开始做好），但实际上大多数公司并不知道如何处理它。这种情况已经持续了大约五年。
让我说明一下：除非能向决策者（资金人）以他们能理解的方式展示，否则这些数据将毫无用处。而在大多数公司，拥有决策权的人只有大约7-10名“真人”，这些人通常是五六十多岁的男性，在过去二三十年里，他们以非常具体的方式获取信息，因而你无法用那些数据图、可视化、算法等对付他们。他们不在乎。
实际上这些可能会威胁到他们： 他们正在讨论的这些人工智能可以接替我的工作吗？
简而言之：数据没有任何意义，除非可以向重要的人解释。这意味着我们需要重新思考我们如何去做。
大多数公司是如何接近“数据时代？”
我将引用Northwestern的报告继续话题：
一个基本问题是公司通常将分析推广视为技术挑战：雇用数据科学家，采用正确的软件，然后获得业务收益。但是，O'Toole表示，通过分析实现真正的商业价值需要更深层次的企业变革。
（O'Toole是美联航和凯悦的前执行官。）对。所以我们认为它是技术性的东西，一个过程。但事实并非如此。它是什么？
关键是公司要创造一个环境，让员工在提出可以用数据回答的业务问题，并且他们能够自由地提问。O'Toole同意他的同事的观点，即分析是一个领导力问题。“在与一系列公司合作之后，特别是今年，我看到将分析与业务成果联系起来是一个文化问题。”
答对了。但是我们现在遇到了一些问题。
比如什么？
这就是我想象许多高管对他们的招聘团队说的话：“给我找一个曾经在谷歌工作或去这些学校的人。”实际上，这个“某人”可能已经是内部的，但却淹没在低背景项目和等级制度中。要做正确的数据，基本上你需要两件事：
好奇心和好奇心的发展
被问到的聪明的问题
当然，有一些麻省理工学院的家伙会帮忙。但如果这个家伙不能和高管说话呢？如果他只是知道数字但对如何分析业务的不同方面并不感到好奇怎么办？或者他可能被一个对数据一无所知并且因为不得不管理一个天才而受到极大威胁的人进行微观管理？你知道，很多事情可能会破坏完美的MIT雇佣。因此，“擅长数据”的过程不能仅仅在技术、流程术语中加以考虑。这确实是一个领导问题。
应该做什么？
第1步 修复您的招聘流程。有没有听过“垃圾进去，垃圾出来？”这句话，说实话这是大多数企业的内在问题。
第2步 内部文化不能完全是关于等级和“完成你的工作”和“我很忙”之类的交流。必须有空间提出问题，了解其他团队部门等。没有这些，就意味着收集到的数据将会被彻底的隔离开来。
第3步 收集和清理数据。
第4步 弄清楚如何呈现数据及其对决策人的意义。什么格式？演讲应该如何？长短？你绝对需要考虑这个问题。
第5步 根据分析做出一些重大，有影响，高效的决策。然后传播它是如何作用的。在公司周围谈谈，围绕它做一些知识分享。 让人们相信整个交易。许多公司的数据/分析问题在于，它似乎集中在一个部门，也许是高管。它并非被“完全拥有”。为了让它真正适用于组织，它需要由多个人拥有 - 而不仅仅是斯坦福的一些家伙和他的直接报告。
第6步 赚钱。
注：以上内容由AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：What if analytics is more of a leadership problem than a technical problem?
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