數位化決策轉型與企業文化的一些思考
上等公司治理靠文化,中等公司靠制度,下等公司靠親友義氣
因為互聯網的興起,數位化轉型在近年似乎突然變成一股不小的風潮,許多議題都在討論數位化轉型。數位化究竟該如何做?招募數據分析的人才?導入BI系統?
我曾經在一家傳統產業的台灣中小企業,負責過企業數據化決策轉型的工作,可惜最後結果是失敗的,但也因為這經驗,讓我體會到轉型有多困難,同時思考為什麼會失敗。
因此這次,想談談企業數據化決策轉型的一些體會和想法。
邀請你至Blog閱讀全文:
數位化決策轉型與企業文化的一些思考如果你喜歡我的文章,也邀請你訂閱『Rock Data』電子報,支持我持續創作
先說說幾個遇到困難的小故事吧,並從中感受,造成這些困難的根本原因。
1. 時間不要花在無效率的溝通或流程
最開始時,想要從ERP導出數據,簡單的了解銷售資料,結果沒有這項權。IT說,「你要什麼數據就在ERP內查就好」,我心想,天吶如果要10個品牌近12個月的數據,不就必須在ERP輸入120次,一次一次複製貼上?這麼蠢的事我幹不下去啊!
為此做了一份報告,說明資料紀錄到分析的流程,並且說要不我簽個資料保密協議也行,經過一週時間,權限總算開放了。
2. 要用對人,合適的人做合適的事
記得第一次跟老闆說分析報告時,他說某些數字怪怪的跟我印象不一樣,結果他拿出一本冊子,上面有許多“手寫”的數據,對我說,「我這邊紀錄的是這個金額,跟你上面的不一樣,我這才是對的,ERP數字不準的」。
這實在讓我很驚訝,什麼叫做ERP數字不準?
近3年ERP經常改版,數據搬遷過程有缺失、再來資料錄入過程就存在問題,這一塊經這三年都無人過問。
我認為,至少先招募一個數據庫人員,專責於數據的流程、紀錄、存取、結構及權限做管理。但老闆認為出於”數據安全”,這一塊絕對不能給外人弄,決定由他最信任的IT主管來弄,想當然,最後不了了之。
大家都認為,頻果成功的秘訣在於有賈伯斯,他卻說:「我成功的秘訣就是,我們費盡力氣找出全世界最出類拔萃的菁英」
3.允許犯錯,但不允許一錯再錯
公司在數位化的開發還算是有企圖心,例如進行官網搭建、電子目錄、APP開發等。可惜都只做了半套,某些事情長時間懸而未決,某些項目無人維護。
甚至有一次,我收到了一封來催收尾款的律師函,因為對方已經把軟體開發完成並交付驗收,至今已經好多個月過去了,卻尚未收到我們任何消息。
這些問題不斷發生,最大的錯誤就是,把遇到的問題當成一時的差錯,而沒有藉機對機器運轉進行診斷。忽視了問題的根源,導致失敗頻頻發生。
錯誤是事物演變過程的自然現象,但是如果不把問題的責任人掛鉤,不探究錯誤的具體原因,如何促進改進?
(還好有我,在兵荒馬亂中依舊全部給解決了 : D )。
邀請你至Blog閱讀全文:
數位化決策轉型與企業文化的一些思考如果你喜歡我的文章,也邀請你訂閱『Rock Data』電子報,支持我持續創作
4. 每個人都有權利和義務了解重要的事情
交叉比對採購及銷售數據中,有個很特別的現象是,經常”週期性”發生同一產品有大量庫存,另一款產品會一直追加。熱賣商品銷售要不到貨,採購忙著清庫存。
在接觸雙方負責人的過程,我很驚訝地發現,銷售主管不知道採購在幹嘛,採購經理不知道銷售在幹嘛,彼此之間都用憑感覺的決策。這是一體化的環節啊!
我跟老闆說,進行數據共享以及跨部門例會,應該是可逐步解決這問題。
「曾經有員工很了解整個業務流程,在離職後自己開了公司,把顧客資源也帶走,所以我對部門間採取絕對的保密方式」。
企業文化是一切根本,上等公司治理靠文化,中等公司靠制度,下等公司靠親友義氣
企業這部機器是透過人所建立的,而人決定了企業文化,企業文化又決定了日後的人才,一直循環下去。
數據決策也是一個文化,不是一個人、不是一個崗位。也就是說,這不是找幾個廣告投放、電商運營、數據分析的人就好。
在2017年天下雜誌的文章也指出,企業數位化轉型的關鍵有二:一是需擁抱數位化,;二則是高層主管需改變心態。這兩個關鍵,在我看來是指向同一件事,即企業的數據文化建立。
馬雲說,上等公司治理靠文化,中等公司靠制度,下等公司靠親友義氣。
一個人可以走的很快,一群人才可以走得很遠,現在是團隊作戰的年代。企業建立數位文化畢竟不是一蹴可幾,轉型的陣痛期很苦,但這是不可逃避的過程。如果觀念守舊,只學皮毛,而不是從文化做根本建立,在我看來只是白忙一場。
最後
- 不同職級或是不相關部門之間,確實該有不同的資料權限。但完全封閉的措施是不正確的。防止資料外洩,可以有增加資料保護、競業條款或是法律手段等措施。
- 為什麼一堆台商逃離大陸?我感覺大多的台商都是靠整體大環境起來的,站在風口上豬也能飛。風沒了之後,公司核心競爭力能不能持續?我不知道究竟是世代的不同還是觀念的不同,導致做事方式的不同。總之,互聯網很美好也很現實,不改變不進步就是被取代。你的行業,會被互聯網給顛覆嗎?
- 檢討:我是個只想做覺得好玩的事的人,當初感覺這件事情很有趣就來了,事前缺少了更深的的評估,也太對自己有信心,覺得沒有我推行不了的事情,日後做決策時要引以為戒。
- 老實說,對於講述自己失敗的例子,仍有種錯綜複雜的感覺。但換個角度想,愛迪生說:”我沒有失敗,我只是發現了一萬種不成功的方法。”
- 這議題又點難寫可能滿枯燥的,所以我要感謝看到最後的朋友。
邀請你至Blog閱讀全文:
數位化決策轉型與企業文化的一些思考如果你喜歡我的文章,也邀請你訂閱『Rock Data』電子報,支持我持續創作
1. Hello All:主站遷移至👉https://andyrockdata.com/ ,請改至『ROCK DATA』Blog 閱讀新文章完整內容,如果喜歡我的文章,可以訂閱我的電子報(Medium站仍將張貼新文章訊息)2.立即追蹤👉ROCK DATA臉書粉絲頁跟ROCK DATA IG(@andyrockdata)3.【入門數據分析,掌握HiveSQL取數能力】在hahow上架啦,購買連結👉 http://hahow.in/cr/andyrockhive4. 往期的數據相關文章可以參考以下link
- 數據分析系列1:談談數據分析的眾多Title
- 數據分析系列2:數據分析的一週工作日程
- 數據分析系列3:身為資料分析師,你該如何展現工作中的價值?
- 數據分析系列4:如何量化職場規劃?我這次的轉職規劃與Offer選擇
- 數據分析系列5:為什麼要關心資料來源?談談埋點數據的陷阱
- 數據分析系列6:精選幾個機器學習的學習資源
- 數據分析系列7:數位化決策轉型與企業文化的一些思考
- 數據分析系列8:中山大學經濟所職涯座談(ㄧ):”了解自己”的重要&我怎麼成為數據分析師
- 數據分析系列9:中山大學經濟所職涯座談(二):想從事資料分析?你需要具備這8個能力
- 數據分析系列10:中山大學經濟所職涯座談(三) :讓資料變商機 — 資料分析在我們生活中的應用
- 數據分析系列11:面試時,資料分析師該怎麼準備作品集?
- 數據分析系列12:2018年終工作總結(數據分析師)
- 數據分析系列13:數據化運營中玩過的分析項目:一個數據分析師的經驗總結
- 數據分析系列14:如何提升運營/產品的優化效率?或許數據指標體系的搭建可以幫到忙
- 數據分析系列15:用戶畫像很重要,那你知道是怎麼畫出來的嗎?
- 數據分析系列16:給剛入行的數據分析師:想產生價值,在試用期要做的三件事
- 數據分析系列17:2019 數據分析工作總結_關鍵詞:數倉構建、BI可視化看板、用戶畫像(標籤)與精準行銷
- 數據分析系列18:入門數據分析的第一個大門檻:SQL/Hive取數-聊聊自身學習SQL的經歷以及三個自學網站分享
- 數據分析系列19:身為數據分析師,我怎麼看hahow上”R語言和商業分析”這門課
- 數據分析系列20:直接用SQL來分析數據?怎麼沒用python/R?3個面向來考量分析工具的選擇
- 數據分析系列21:數據分析的”橫向”學習之路-珍藏的網上文章重新整理放上github
- 數據分析系列22:透過埋點,讓數據說話:埋點基本知識
- 數據分析系列23:以數據為核心的CRM進化產品:帶你了解CDP(客戶數據平台)開發過程與難點
- 數據分析系列24:SQL不難啊,為什麼不容易精通?自學與實務的4個落差
- 數據分析系列25:數據分析基本-相關分析與可視化(R語言)
- 數據分析系列26:刷完了Leetcode SQL Hard Level的28道題:歡迎領取參考答案
- 數據分析系列27:數據太髒了!3個步驟做好數據質量管理
- 數據分析系列28:跨部門溝通成本太高?數據人實現高效跨部門溝通的4個方式
- 數據分析系列29:數據分析師職場發展的另類出路
- 數據分析系列30:Databrick為何收購BI產品Redash?產品視角來看Redash的功能與價值
- 數據分析系列31:數據分析師要失業了?解讀<2022 Gartner BI魔力象限> BI產品趨勢
- 數據分析系列32:Google Data Catalog如何幫忙管理數據? 產品介紹與體驗心得
- 數據分析系列33:復盤:數據產品從0到1的建設過程,我的9點感觸
- 數據分析系列34:Shopline-數據分析中心(Shoplytics)產品體驗
- 數據分析系列35:搞數據還是做產品?淺談『數據產品經理』