为什么你感受不到数据驱动决策

1. 人/制度/系统落后* 相当多的企业不重视数据建设，特别是数据采集与流程规范。* 相当多的企业制度还停留在原始阶段，大干快上。* 相当多的企业领导还在用野蛮管理方法。时代变了，人/制度/系统不变，一切还是不会变。2. 私心太重，刻意扭曲数据很多领导也就是嘴上喊喊数字驱动，实际上只是拿数据当牌坊，好看的数字多写，不好看的数字变着法改好看；实在不行就甩锅给“我司没有人工智能大数据分析能力”，这样铁定实现不了数据驱动，而是在玩数字游戏。3. 盲目迷信人工智能大数据注意：从数据驱动的演化过程可以看出，想实现数据驱动，需要的是前中后期的分工，是报表、管理模型、算法模型、测试平台、专题分析的相互配合，不是一个“超牛逼智能模型”Duang！一声就模出来的。然而总有人不信，总有人以为电脑里住着一个无所不知的“模型”能一模定乾坤，最后自然各种悲剧收场。4. 过于重视指标，忽视标准建设这是数据分析师们常犯的问题，一讲分析，张嘴就是几十个数据指标，可到底哪个是主指标，哪个是副指标，哪个是参考指标；到底哪几个指标组合起来看，到底指标数值是多少算好，多少算差。没有清晰的标准，没有和业务共识，最后只知道罗列数据，无法下判断结论。5. 与业务脱节，对业务流程缺少数据积累这是数据分析师们常犯的问题。每天就知道盯着GMV、流量、DAU、MAU、转化率几个指标，对业务流程一窍不通，对不同业务手段的效果没有观察积累；最后除了翻来覆去啰嗦几个指标，就只会说：要搞高，要保持，全是废话，更无法驱动决策。数据驱动决策,需要的是业务流程与数据紧密配合，领导层参与推动，才能实现的事。数据驱动决策，从来都不是一个神机妙算的世外高人，拿着数据口念咒语：“妈咪妈咪轰”就轰出来一个惊天地泣鬼神的结论，这是基本常识。落后的人、落后的系统、落后的流程，都会让数据浮于表面；因此即使短时间内看不到成果也不要失去信心，这些落后的人和事，最后都会被淘汰在历史里。作为从业者，我们要多锻炼的是自己的能力，才有机会加入更好的平台，做出更好的项目。返回搜狐，查看更多

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