数据文化和用户采用的案例

企业一直在寻求改进处理和分析大量数据的方式。通常的商业案例是，它极大地提高了效率和有效性——但也有更多的人为因素。以数据为主导的方法可以为客户满意度、产品和服务以及员工敬业度带来好处——只要有效完成。

哈佛商业评论 (HBR) 和 ThoughtSpot 的研究表明，41% 的企业预计一线员工将在未来两年内使用人工智能。因此，如果员工不愿意过渡到新的实践，则需要了解企业文化。这不仅仅是人们以前没有使用以数据为中心的流程的不情愿。如果一种文化没有为开放、批判性思维和创新设定标准，那么从长远来看，它就不可能成为该领域的高绩效者或领导者。哈佛商业评论的研究发现，在成就落后的公司中，高管表示他们的团队不应该能够使用数据做出决策的可能性要高出十倍。

这是有问题的，因为无论解决方案的差异化程度、用例的影响力或行政支持的力度如何，如果没有人使用数据和智能技术，就会立即失去有用的好处。

因此，为了通过新技术创造商业价值，组织必须创造一种文化和环境，鼓励用户采用批判性思维并在正确的时间依赖正确的数据来做出决策。为此，需要对公司的工作方式进行有意义的改变，以使员工有信心和渴望做出以数据为依据的决策。考虑到这一点，员工将通过数据驱动的洞察力提供可证明的价值，并激发他们自己的技能和职业生涯。建立这种数据文化首先是通过可访问的技术，使用他们自己的业务语言和上下文为员工提供对所需数据的直接访问。这很值得。HBR 发现，72% 的组织在为一线人员提供数据访问权限的组织中看到了生产力的提高，

这使得使用分析和智能技术来推动业务绩效成为竞争的战场。它对所有企业都开放，因此那些带头的企业将实现早期、稳固和长期的收益，而落后者可能永远无法弥补这一点。

选择正确的平台来推动采用

简单地部署技术并不一定足以实现文化转变。许多商业智能解决方案反复回答相同的问题，但远远不足以实现真正的数据文化。因此，所使用的技术必须为那些使用它的人量身定制，以灵活应对压力情况并适应不同用户的需求。事实上，最大的影响来自降低获得洞察力障碍的技术，使用户专注于学习如何以及何时应用数据，而不是如何使用数据技术。

注入人工智能的平台更进一步，带来自动化和上下文信息，以鼓励人工智能驱动的分析，为用户提供更多自动化和上下文信息。该实用程序在鼓励采用方面大有帮助，进而影响业务文化并推动业务目标的成功。

一种尺寸并不适合所有人

即使考虑到这些因素，用户的采用通常也很难预测。预计会迅速采用的用户可能会不情愿 - 或者预计不感兴趣的用户是第一批用户。

通常，这种变化取决于这些人对当前技术的熟悉程度和舒适程度，以及新解决方案是否被视为对其现有流程的障碍或帮助。如果使用新技术的好处是显而易见的，那么采用这种技术将需要更少的外部鼓励。虽然用户之间的差异很难预测采用情况，但有一件事是正确的：当展示出明确的业务价值时，业务用户就有动力采用它，以实现其角色、职业和业务的价值。这可以实现为可操作的洞察力，减少完成任务所需的时间，并释放以前为其他人运行数据任务的传统分析师的可用性。

因此，用户必须能够识别个性化的上下文价值。为此，最好让他们掌握相关解决方案，这样他们就可以开始试验，看看它如何为他们工作。首先，明确让业务用户参与定义可以通过数据解决的用例和问题，因此业务正在构建应用程序并引入他们实际需要的技术。其次，通过同行的成功案例、职业机会等，向用户展示对他们个人来说有什么好处。

领导力的重要性贯穿始终

如果企业的领导者正在支持使数据更易于访问的事业，那么他们实践他们所宣扬的内容是恰当的。推动业务洞察力和价值的工具不应孤立地实施。这些工具是改变员工履行职责方式的一部分，可能需要通过对文化的整体变革来支持，以奖励正确的心态和行为。

高管们需要实践他们所宣扬的。如果他们想看到数据和分析的采用，他们必须自己采用。他们应该包括数据来支持他们做出的决定，在批准行动方案时征求意见等。

要考虑的其他举措围绕确保员工了解如何使用这些工具展开。如果没有投资和证明它们对业务的重要性，就不会发生培训和技能再培训。对于提升用户技能的进一步教育和资源，组织还应该研究如何创建流程，高级用户可以通过这些流程与新用户合作，帮助他们学习和增强信心。

哈佛商业评论和ThoughtSpot的研究表明，当一线员工有权使用自己掌握的数据时，74% 的使用分析解决方案的受访者认为生产力会长期提高。此外，69% 的受访者表示他们提高了客户和员工的参与度，这表明长期使用这些解决方案的人最能获得投资回报。

在数据和分析中，新技术的价值与其采用程度相关。即使拥有最适合这项工作的技术和最高管理层可能提供的所有支持，这些技术仍取决于实际用户。通过鼓励优先考虑最终用户的公司文化，您将推动组织的采用，并帮助其最终变得更加以洞察力为导向——取得更大的成功和增长。