【红杉汇】数据驱动决策，该怎么做？（下）

编译 |洪山源|红杉水槽（ID：Sequoiacap）

据说数值策划需要学什么，一个普通人每天要做出大约 35,000 个决定。大多数这些决定都是微不足道的，例如是否多吃一口早餐。但是，如果您是业务领导者，有时您的许多决定甚至对公司的生存都很重要。所以，在做决定的时候，要多方面考虑，不能凭证据，也不能凭空想。

对于初创公司的领导者来说，许多好的决策都是由数据驱动的。决策要有正确、完整的数据，一切都要以信息和数据为依据，才能“追根究底”，分析本质。

你的数据有多好？

过去，人们认为数据只是业务活动或流程的附属产品。比如一些创业公司在销售过程中收集到的客户数据，往往会保留在企业管理系统中，除非日后需要，否则基本没用。

随着时代的进步，越来越多的企业意识到了数据的价值，尤其是很多领导者发现，通过数据做决策可以让过程变得更简单，不仅让人们有一个更加可靠和可预测的决策过程，而且也让大家知道，所有的决定都不是主观臆断，而是有根据，尽可能客观。

因此，数据的质量至关重要。我们建议初创企业确保他们拥有一套灵活的数据收集和查询工具，以形成原始的信息存储库。

但是，一个数据库有数百甚至数百万的原始数据是很正常的。找到正确的方法来帮助企业领导者清楚地分析有用的结论并非易事。因此，很多企业也需要成立相应的数据团队，方便后期正确使用这些数据。

数据驱动决策，怎么做？

虽然如今很多企业已经意识到数据驱动决策的重要性，并开始积极招聘数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、人工智能工程师……但他们并没有相应的数据战略，这往往导致数据不足。摆脱以往商业活动“副产品”的本质。

那么，如果您的初创公司打算做出数据驱动的决策，那么开放流程的正确方法是什么？

首先，您需要指定一名数据主管或首席数据官。此人的主要职责是全公司范围内的数据管理和确保数据作为组织战略资产的价值。这意味着与每个部门建立合作伙伴关系，为其公司设计一种通用的方式来获取、存储、管理、共享和使用数据。更重要的是，他希望确保企业拥有数据驱动的思维和决策文化。

其次，数据总监/首席数据官制定符合公司主要目标的数据战略。这一战略需要真正理解广义上的公司业务，考虑到产品、运营、流程优化和合规等各个方面。不同领域的数据策略会有很大的不同。例如，与产品相关的策略需要快速发现和整合数据源，重点是提高效率、降低成本和提高质量。

简而言之，数据战略应该与业务战略相结合，具有明确的优先级和未来计划。业务和产品人员应与数据主管/首席数据官密切合作，制定数据战略。

最后，公司需要吸引其数据战略所需的人才。随着初创公司对其数据战略的清晰化和规模的扩大，将需要参与更多的技术角色。例如，在数据收集方面，公司可能需要数据架构师、分析师和集成专家；在业务优化方面，考虑到生态系统扩展和数据分析应用，可能需要数据科学家、数据建模师和业务分析师。; 在市场创新方面，企业可能还需要可视化专家以更易于理解的方式传达复杂的数据信息。

数据驱动是否存在盲点？

答案是肯定的。

之前有过这样一个案例：某手游开发商分析数据，发现手机收到推送通知的用户比较活跃，于是决定向这些用户发送更多的推送通知。没想到，这个决定最终适得其反——越来越多的用户开始忽略这些信息，其中相当一部分人最终关闭了推送功能。

因此，正确的数据指标对于建立数据驱动和数据知情的企业文化至关重要。在做出数据驱动的决策时，初创公司的领导者需要尝试了解数据背后的故事。

在上述手游开发商的案例中，用户在推送的内容中发现价值，而不是推送本身的价值。了解用户喜欢哪些信息以及他们为什么认为这些信息很有价值，可以帮助您做出正确的决定。

还值得一提的是，许多初创公司深入挖掘原始数据，发现他们面临的许多艰难决定可能是一系列早期错误的结果。无论是初创公司还是大型企业数值策划需要学什么，都很难准确把握早期数据反映的趋势，但如果忽视这些趋势，仅仅依靠现有数据做出决策，后期往往会出现问题。