洞察力驱动型组织（IDO）释义–商业和企业管理的未来
数据、人工智能和洞察力的力量： 打造洞察力驱动型组织
了解成为 “洞察力驱动型组织”（Insights-Driven Organization, IDO）的重要性，学习在这个数据驱动的世界中转型和发展的策略。
我们正处在一个由数字创新和新技术成果驱动的时代。一夜之间，公司必须成为 “洞察力驱动型组织”（Insights-Driven Organization, IDO）。所谓 IDO，是指公司利用数据、分析以及某些情况下的人工智能（AI）来改进决策流程、推动创新、获得更多的公司洞察力，并通过正确的分析推动增长。洞察力驱动型组织（IDO）不仅仅是一项战略决策，它正在成为那些希望跟上速度和复杂性的公司的必备条件。
一般来说，洞察力驱动型组织（IDO）具有各种优势。更好的分析和洞察力可以提高运营效率（Survive），发现新的增长机会（Expand），还可以推动彻底的转型变革（Transform）。- 关于 SET 管理模式的更多信息。
因此，除了信息技术公司，各行各业的一些公司已经开始利用洞察力、数据和分析，这并不奇怪。特别是随着最近人工智能，尤其是生成式人工智能的蓬勃发展，”数据驱动决策 “和 “数据驱动管理 “的话题也在迅速增长。因此，在大肆炒作的同时，也让人们开始关注数据、分析和洞察力的价值。
不过，有一点要预先说明，成为 “洞察力驱动型组织”（Insights-Driven Organization, IDO）并非一朝一夕之事。它需要深思熟虑的战略、文化变革以及新技术和流程的采用。本文旨在全面解读 IDO 的概念，解释 “数据驱动 “和 “洞察驱动 “之间的区别，探讨洞察力的关键维度，并为企业在成为洞察力驱动型组织的道路上提供路线图。
Index
什么是洞察力驱动型组织（IDO）？
洞察力驱动型组织（Insights-Driven Organization, IDO）使用数据分析的结果。通过使用从统计模型、算法到人工智能等各种方法，可以从数据中获得洞察力，从而为战略决策提供支持。数据驱动型组织主要侧重于收集和分析大量数据，而 IDO 则不同，它们强调了解数据背后的 “原因”。他们寻求发现模式，预测未来趋势，并利用这些洞察力推动业务发展。这些见解并不一定要来自内部数据和工具。
由于 IDO 专门使用结果而不是大数据，这对中小企业来说也更容易应用。虽然数据驱动型公司可能需要收集和分析大量数据，但 IDO 也可以从外部获得洞察力。公司可以与外部合作伙伴合作，或向第三方供应商购买洞察力，以补充其内部数据和分析能力。这对于内部数据并不丰富的公司来说尤为重要。
例如，小型企业可以利用外部市场调研来洞察消费趋势，医院也可以利用第三方医疗数据来更好地了解病人的治疗效果。这些外部洞察力可以与内部数据相结合，为决策和战略提供支持。
当我们谈论成为洞察力驱动型组织时，我们会发现它有以下几个优势：
- 竞争优势： 数据驱动的洞察力使公司能够利用数据发现新机遇，在竞争中脱颖而出，并推动别人无法预测或预见的创新。
- 更好（更快）地做出决策： IDO 能够做出数据驱动的决策，从而减少不确定性，改善决策结果，而且通常能更快地做出决策。这就避免了代价高昂的错误，使决策更有把握。
- 效率和生产力：IDO 可以通过识别瓶颈、预测问题和审查战略定位来提高运营效率。这些洞察力可以提高生产率，促成更全面、更完善的战略决策，并使公司能够更好地调配资源。除了所有战略机遇外，节约成本和提高运营效率也会对业务产生影响。
- 改善客户体验： 通过了解客户数据和客户行为，企业可以提供更好的体验，从而提高客户满意度和忠诚度。
- 降低风险： 通过预测趋势、锁定漏洞和预测问题，企业可以更好地准备和缓解（业务）风险。
数据驱动 “与 “洞察驱动 “的区别
数据驱动 ” (Data-Driven) 和 “洞察驱动 (Insights-Driven)”这两个词经常被交替使用，因为它们经常被滥用于营销和搜索引擎优化目的。如果我们准确地说，这两个词之间是有区别的，这对公司或特别是管理层来说非常重要。
数据驱动型公司在决策过程中强调数据收集和分析。这类公司利用数据来确定事实和了解趋势。数据驱动型组织通常会收集尽可能多的数据，以覆盖所有领域，并为其工作的不同方面提供信息。
然而，数据驱动型组织有时会产生大量信息，但并非所有信息都有用或可操作。大量的数据也会掩盖重要的趋势或事实，当数据过多而无法做出明确决策时，就会导致一种 “分析瘫痪”。
另一方面，以洞察力为导向的组织则更进一步，不仅注重数据收集和分析，还特别注重解读数据并从中提取可操作的洞察力。关键区别在于，重点在于数据的意义，而不是数据本身。尤其是小公司，通常没有庞大的数据源，因此也依赖于外部提供的见解。
数据驱动型组织需要收集和分析数据，而洞察力驱动型组织则需要理解、解释和使用这些数据来采取有意义的行动。在当今数据驱动的环境中，这两种方法都很重要，但对于大多数中小企业来说，数据驱动的方法可能并不可行，因此他们会利用外部平台提供的洞察力来推动决策。
洞察力驱动型组织（Insights-Driven Organization, IDO）的关键维度
数据与分析
数据和分析是 IDO 的支柱，识别基础信息是关键。因此，要成为数据驱动和洞察力驱动型组织，第一步就是要有正确的数据基础。数据和分析能力的重要方面包括
- 数据治理与交换： 应实施有效的数据治理结构，以确保数据的准确性、一致性和安全性。这包括定义如何在组织的不同部门之间交换数据。
- 数据来源与策略： 应从战略角度获取数据，考虑哪些类型的数据能为企业提供最有价值的见解。
- 技术实现与数据科学： 应利用技术来管理大量数据，并应用数据科学方法来提取有意义的见解。
- 数据合规与安全： 遵守数据保护法规并高度重视数据安全，对于维护利益相关者的信任和防止数据泄露至关重要。
运营与流程
运营效率和定义明确的流程是洞察力驱动型组织的核心。通过测量流程和运营维度，企业可以了解在哪些方面可以提高组织的效率和有效性。这些是最重要的方面：
- 流程管理与定义： 需要清晰、有效的流程来处理大量涌入的数据，并将其转化为可操作的洞察力。这包括确定数据收集、分析、解释和应用的步骤。
- 技术辅助： 应采用合适的技术来支持这些流程，确保数据流的无缝衔接和决策的可访问性。
- 灵活性： IDO 本身就具有灵活性，能够快速适应新的见解，并利用这些见解完善和更新其流程。
- 沟通与协作： 有效的沟通与协作对于将洞察力融入跨部门和跨团队的决策流程至关重要。
技术与信息技术
技术是洞察力驱动方法的推动力，也是新（数字）业务模式、组织能力的推动力，同时还是创新的基础：
- IT 战略与管理： IT 战略应与总体业务目标保持一致，确保有合适的技术来促进数据收集和分析。
- 工具和 IT 基础设施： 投资适当的 IT 工具和基础设施可以实现无缝数据管理和分析。
- 技术与创新： 持续的技术创新可以提供收集、处理和解释数据的新方法。
- IT 安全： 应采取强有力的 IT 安全措施，保护数据和系统免遭破坏。
人员与文化
向洞察力驱动型组织转变是一项重大的文化变革。要成为洞察力和数据驱动型组织，就需要让员工做好准备。从确定技能差距到培养变革文化以及欢迎洞察力和数据的文化，需要考虑的事情很多。以下是人员和文化的关键维度：
- 协作、文化和心态： 重视数据驱动的洞察力的协作文化是关键。各级员工都应采取重视循证决策的心态。
- 领导力与管理： 领导层在推动向 IDO 转变、树立榜样和管理过渡方面发挥着关键作用。
- 人才开发与保留、识别与获取： 识别、获取和留住具备解释和应用数据洞察力技能的人才至关重要。
- 知识与继任管理： 有关数据和洞察力的知识应在整个组织内共享，并制定继任计划以确保连续性。
战略与创新
在准备好效率、人员以及收集数据和分析能力之后，基于数据和洞察力的战略决策就会产生影响。以下是洞察力驱动型组织（IDOs）进行创新的最重要方面：
- 战略： 总体战略应包含使用数据和分析来指导决策。
- 数字化： 拥抱数字化可以增强数据收集和分析能力。
- 创新： 在数据洞察力的推动下，持续创新可带来新的产品、服务或工作方式。
客户与参与
以洞察力为导向的方法在一定程度上也是由客户驱动的。因此，企业应该以客户为中心，将其视为洞察之旅的一部分，以了解和分析客户、客户体验，并根据洞察设计新的客户参与方式。
- 关注和了解客户： 洞察力可以更深入地了解客户的需求、偏好和行为，从而提供更加个性化的体验。
- 客户体验/参与： 数据驱动的洞察力可用于提升客户体验和加强客户参与。
- 客户生命周期与协同创新： 洞察力可以在客户生命周期的每个阶段指导决策，甚至可以推动与客户的共同创新，从而开发出更符合客户需求的产品和服务。
财务分析与洞察力
财务分析是洞察力驱动型组织的重要组成部分。了解财务指标对于战略决策和整体业务增长至关重要。
- 收入与收益： 数据驱动的洞察力可以通过识别盈利细分市场、趋势和潜在增长领域，帮助优化收入流和收入。详细分析还有助于预测未来收入，帮助制定战略规划。
- 战略投资： 分析财务和市场数据可为战略投资提供信息，帮助企业识别有前途的机遇并降低风险。这可能意味着根据洞察力对新技术、细分市场或业务模式进行投资。详情请参考 SET 模型。
- 成本与支出： 了解资源的使用地点和方式对 IDO 至关重要。通过数据分析监控成本和支出，企业可以发现低效和降低成本的机会。这也是预算编制和财务规划的重要组成部分。
- 人事指标： 数据洞察力还能指导人力资源决策。员工流失率、生产率和每次招聘成本等指标可以为人才管理、招聘和劳动力规划提供有价值的见解。
- 高级（财务）关键绩效指标： 除了传统的财务指标外，高级关键绩效指标可能还包括客户终身价值、流失率和转换率等数据驱动的洞察力。这些指标能更细致地了解财务业绩，尤其是与客户行为和参与度相关的财务业绩。
成为 IDO 的挑战
转变为洞察力驱动型组织（Insights-Driven Organization, IDO）是一个巨大的过程，因为它改变了组织中的许多传统问题。以下是在实践 “洞察力驱动型组织 “这一主题之前需要了解的一些主要障碍：
文化阻力
通往洞察力驱动型组织道路上的最大障碍之一是组织内部的文化阻力。员工可能不愿意采用新的工作方式，尤其是在涉及对现有流程和角色进行重大变革的情况下。在这里，同样重要的是要明白，阻力也可能是由于缺乏了解或对未知事物的恐惧。因此，定期沟通很重要，你需要确切了解是否会采取身份象征，你应该鼓励提高技能，同时也要 “理解”，不应该同时发生太多事情。
人才缺口和技能差距
向以洞察力为导向的方法转变，往往需要现有劳动力所不具备的技能，尤其是如果公司所处的行业以前与信息技术和数据关系不大。数据科学、人工智能和分析是需要技术和业务理解相结合的专业，目前也很难获得这样的人才。企业对这些技能的需求与可用性之间往往存在差距，需要在人才招聘和发展方面进行大量投资。为了应对这种情况，您可能需要寻求外部提供商和平台，因为并非所有的洞察力都需要在内部产生。这也可以防止风险，还可以访问通常更大的数据源。
数据质量差
如果没有可靠、高质量的数据，获得的洞察力可能不准确或具有误导性。具体来说，规模较小的公司或数据历史记录较少的公司、数据和定义不一致的公司、数据集不完整的公司以及信息过时的公司，都会影响洞察力的可靠性。企业必须投资于数据质量管理，并创建确保数据准确性和一致性的流程。这正是外部数据集或数据提供商通常提供帮助的地方。
过度定制的分析
虽然定制化可以提高分析的相关性和实用性，但也会增加复杂性并延长洞察时间。过度 “个性化 “的分析解决方案会增加不必要的复杂性，降低敏捷性和灵活性。采用一种平衡的方法，酌情使用现成的解决方案和标准指标，可以避免这一陷阱，因为对于管理层来说，90% 的问题通常是相同或相似的，所以不要重新发明轮子，而要依靠成熟的工具。
缺乏全企业范围的 “洞察力战略
最后，有效的 IDO 转型需要一个连贯的、全企业范围的战略，以确定如何将其纳入、利用，并在战略上加以推进。如果没有共同的愿景和计划，分析工作就会变得孤立无援，导致重复劳动和错失良机，而且往往会放弃项目。如果能将所有问题统一到一个共同的战略中，那么从长远来看，就有可能将洞察力纳入决策，并根据数据和分析结果更好地确定业务目标。这包括计划如何在会议、战略研讨会以及员工奖金协议等中使用洞察力。
成为 IDO 的最佳实践
确保领导层致力于变革。
向洞察力驱动型组织转变是一项重大的战略和文化挑战。除非领导层明确做出强有力的承诺，并从高层给予支持，否则大多数举措都会很快失败。领导层应通过强调洞察力的价值和鼓励在战略决策中使用洞察力来确定基调。他们还应愿意投资必要的资源和基础设施，以支持转型。
促进各级教育
走向洞察力驱动型组织是一项集体工作，每位员工都是数据和洞察力的潜在来源，同时也依赖于数据和洞察力。因此，转型应从教育所有员工开始，让他们了解在日常工作中使用洞察力的重要性和好处，以及对整体业务目标的影响。此外，最好还能组织培训和研讨会，以便以最佳方式分享知识，让每个人都感到有能力支持并参与变革。
优先考虑洞察力的产生，而不仅仅是数字运算
数据分析不应仅仅是计算数字。我们的目标是提出可操作的见解，为决策提供支持并推动创新。因此，您还应从一开始就设定明确的目标，并就需要哪些洞察力制定战略。
提高数据质量和访问
洞察力的质量对于准确有效的决策至关重要。因此，必须实现数据和洞察力获取的民主化，确保正确的信息在正确的时间掌握在需要的人手中。因此，可以考虑在目标部门提供这些见解，甚至将部分分析结果分发给目标个人。最好在必要或与员工相关的地方（如企业资源规划系统、内部门户网站等）提供洞察力。
尽可能使用现成的解决方案
为了加快向 IDO 过渡，企业可以利用现有的业务分析或数据分析和可视化工具。这些现成的解决方案成本效益高，无需从头开始开发定制工具，从而节省了时间。此外，外部工具通常拥有现有数据或允许进行基准测试，从而增加了信息价值。
打破分析和数据孤岛
洞察力应在组织内自由流动，以提供统一的业务视图，促进全面决策。因此，各部门产生的见解应始终在公司集中收集，以便其他人也能获取。战略管理在这里非常重要。
可衡量性和提出正确的问题
如果不知道正确的问题或议题以及可衡量性的作用，向洞察力驱动型组织的发展就不会成功。市场上有几种为解决上述问题而发展起来的模式。例如，许多公司都从分析入手。从 Gartner 到 IDS、麦肯锡、Forrester 和 MoreThanDigital，都提出了各种可以使子领域或整个公司可衡量的模式。
但是，除了管理模式之外，企业还应向自己提出其他重要问题，以挑战从流程到文化的现有问题，并重新思考传统假设。以下是一些绝对属于此类的问题
- 是否有正确的信息？
- 如何使用这些信息来实现战略目标？
- 我们是否将数据作为一种价值进行投资？
- 我们的管理层是否准备好做出以数据和洞察力为导向的决策？
- 我们如何在内部和与利益相关者沟通这些决策？
- 您是否在质疑信息模式？
- 我们是否拥有所需的正确工具和洞察力？
对这些问题的回答可以提供宝贵的见解，让我们了解贵组织目前对数据的使用情况，并突出需要改进的地方。
可衡量性和可比性的重要性
除了提出正确的问题外，还必须建立衡量进展和成功的系统（所谓的 “影响衡量”）。这就需要有能够准确量化组织在组织、流程、数据管理和分析能力以及创新和战略等各方面成熟度的工具和框架。
调查和反馈机制等工具也可以帮助您直接从员工、客户和利益相关者那里收集见解。这样，您就可以评估当前战略的有效性，并确定需要改进的领域。
衡量收入、战略投资、成本和劳动力指标等财务数据对于确定数据驱动型组织的财务影响也很重要。通过持续监控这些指标，您可以评估长期影响，并根据需要调整战略，而这正是 BI 软件、ERP 系统等内部工具甚至外部工具可以提供帮助的地方。
结论
有一点是肯定的：数据驱动决策方法不仅是 “不错的选择”，而且是当今企业的 “必备选择”。采用以洞察力为导向的方法是企业必须做出的关键转变。现在比以往任何时候都更需要快速获得正确的数据，并快速、准确地做出决策。洞察力驱动型组织（IDOs）可以更快、更高效地做到这一点，而且通常比竞争对手快得多。
这种变革并非易事，也并非没有挑战。公司必须实施正确的文化，找到战略，利用正确的工具和手段产生洞察力，并在之后加以实施。只有当所有的齿轮都能协同工作时，公司才能产生战略优势，而这种优势可以持续改变公司。
作者简介 本杰明-塔林，MoreThanDigital 首席执行官
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