如何让数据为未来工作

人工智能的广泛应用迫使许多企业组织更加认真地审视他们的数据。领导者希望利用新的工具和技术，但开始看到他们目前的数据并没有为接下来的事情做好准备。这不仅仅关乎数据的质量；这也是关于目标。他们使用的大多数数据都是为了报告或合规而设置的，而不是为了支持实时见解和决策或未来的增长。

为了向前迈进，需要改变重点——从充分利用手头的数据到确定实现明天目标所需的内容。应该收集什么数据？哪些信息真正重要？数据如何以支持人们每天做出的决策的方式显示出来？以下是如何使数据更适合你的组织的发展方向。

以终为始

很多时候，公司从盘点他们已经拥有的数据开始。一个更好的问题是，“我们试图推动什么结果？”无论是扩大运营规模、提高留存率，还是指导更明智的投资，前进的道路都始于了解你想去哪里。

一旦目标明确，下一步就是决定实际需要获得什么。哪些信息有助于跟踪进度？我们需要看到什么样的变化才能知道我们是否在正确的方向上取得进展，它来自哪些数据集？缺少什么？这不是拥有一切，而是拥有足够的正确数据来支持重要的决策。聚焦你的前进目标。

找到最小可行数据

并非所有事物都需要被转化为数据。目标是整理数据，提取最有用的数据，而不是所有可用的数据。关注什么能帮助人们实时做出决策。一些指标可以帮助你展望未来，而另一些指标则可以解释已经发生的事情。一个好的组合可能会有所帮助，但前提是它仍然与你正在跟踪的结果相一致。

这种转变可能会让人感到陌生。许多团队习惯于从现有的系统开始——已经跟踪的系统，可以从仪表板中提取的系统——然后逆向工作。但这往往会导致噪音或空档。管理过多的数据不仅仅耗时，它也很昂贵。团队花费时间存储、维护和清理数据，这些数据往往不会带来更好的决策。

更好的做法是从问题开始：我们试图告知什么决定？我们需要知道什么才能充满信心地完成它？这就是你如何获得实际有用的最小可行数据。

建立信任

对数据的信任并不是来自一个完美的数据仪表板。它来自于看到与实地发生的事情相匹配的数字，并满足直觉。当数据反映了团队已经怀疑的内容时，它强化了他们正在使用可以依赖的东西。

信任是在瞬间建立起来的。当早期的报告反映了人们根据他们的生活经历所期望的东西时，他们开始依赖这个系统。随着时间的推移，这为引入新见解和扩大使用创造了空间，但它始于对齐和小收获。

这意味着要减少噪音，明确定义。如果一份报告显示25%的员工流失，而另一份报告则显示50人团队中有5人离职，人们就会开始问问题。标准化指标的计算方式（并使这些选择可见）有助于减少混淆，并随着时间的推移建立信心。

更强大的数据文化不仅仅与系统有关。这是关于培养技能，帮助人们了解他们的工作如何与结果联系起来。当数据强化了人们已经知道的内容并在上下文中显示出来时——视觉上、交互式地、准时地——它就成为他们信任、使用和想要利用的工具。

打下坚实的基础

一个坚实的数据基础始于问责制：为每个关键数据集指定一个所有者，以确保目的和质量。使用版本控制的自动化步骤构建无聊的可重复管道——从原始到可信——这样可以及早发现故障。

通过术语表和度量合同建立共享语言，以确保“客户”或“流失”在任何地方都意味着同样的事情。选择集中逻辑但允许许多团队探索一个真相来源的工具，避免仪表板孤岛。

最后，引入可观察性和反馈回路——延迟、故障、用户信心——这样系统就可以在信任受到侵蚀之前自我报告问题。随着这些部分的锁定，分析和人工智能项目有了坚实的基础。

迭代和改进

最有用的数据策略不断发展。六个月前有用的指标可能不再反映当前的优先事项。团队应该建立定期的检查点，重新评估正在测量的内容及其原因。

这就是治理成为推动者的地方，而不仅仅是检查点。它为团队提供了重新审视决策、更新或淘汰过时指标以及引入新指标的结构。为这种反思创造时间和过程有助于组织专注于真正推动变革的事情。

首先确定什么有效。如果一个团队的表现一直优于其他团队，请深入了解原因。然后寻找方法来复制正在工作的东西，而不是重新开始。

从数据覆盖转向数据洞察

你不必一次解决所有问题。选择一个优先级，定义结果，并找出支持它所需的最小数据。正确的结构并显示可能的情况。然后从那里迭代。

数据本身并不是解决方案。但是，当它围绕真正的目标设计时，当人们相信他们所看到的时，它就成为了真正进步的工具。

迈出让数据为未来工作的第一步。确定你的团队本周面临的一个决策，并绘制所需的最低可行数据图，然后在30天内安排一次治理审查。

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