不要讓數據分析部門成為孤島

本·希爾茲（Ben Shields）

美國NBA籃球明星沙恩·巴蒂爾在退役后，被邁阿密熱火隊任命為籃球發展和數據分析部總監。曾經的球員如今在鉆研電子表格，按照棒球統計網站FanGraphs執行主編戴夫·卡梅倫的說法：“運動達人如今都成了書呆子。”巴蒂爾的新角色預示著體育數據革命分水嶺的到來。

在過去的15年里，具有開創精神的球隊經理人將科學方法引入團隊建設，成績斐然：奧克蘭運動家棒球隊總經理比利·比恩針對價值被低估球員的團隊建設分析法被《紐約時報》暢銷書所記錄，其傳奇經歷還被拍成電影《點球成金》；休斯敦火箭隊的數據專家達里爾·莫里引發了NBA的三分球革命；西奧·愛潑斯坦率領波士頓紅襪隊和芝加哥小熊隊問鼎闊別多年的職業棒球世界大賽桂冠。

除了賽場內，數據分析還滲透到體育組織的商業化發展過程中，協助管理者高效運作，同時推動門票購買數量、贊助費和商品收入的增長。

其他行業的管理者能夠從體育界的數據革命中得到哪些啟示？盡管經驗不一而足，但最有價值的創新莫過于將數據分析融入企業的其他部門。當然，人們可能更愿意一開始只是將數據分析作為一個單獨的公司職能引入，這樣就可以自由創新。雖然這樣做一開始會比較輕松，但最終會削弱數據分析的有效性，因為數據分析需要應用于整個組織決策才能體現其真正價值。更好的做法是從一開始就進行整合，哪怕面臨數據分析懷疑論者的阻力。

企業管理者如何才能有效地將數據分析整合到組織當中？本文探討了三種在體育界取得成功的整合策略：協作分析、建立共同語言、部署無障礙技術。

協作分析 數據分析只是有助于決策的信息源之一，它需要與定性評估、自我報告調查以及其他數據源結合起來，一同呈現給關鍵利益相關方。例如，人力資源專員可以匯總各種與招聘決定有關的定性和定量數據；市場營銷團隊在考慮進行新的品牌推廣時，可以將各種與消費者行為、品牌認知有關的數據流考慮在內；非營利性組織為了尋找更多捐款來源，可以將傳統指標與其他預測分析進行比對。引入數據分析的最終目的是為了改進而非取代原先的決策過程。

建立共同語言 數據分析有其自身的語言，它可能會讓外行不知所云或者干脆望而卻步。因此，企業常常陷入溝通瓶頸，數據分析的潛在優勢也因此得不到充分重視。就像全球化公司致力于推動跨文化交流，甚至將英文指定為官方語言一樣。要想大力推廣數據分析，管理者必須建立并強化一種共同語言。這并不意味著所有員工都應該學習如何使用統計計算的編程語言，而是說他們應該對數據的采集、分析和使用有一個基本的了解。

例如，供應鏈優化需要進行海量的數據分析，通常只有分析師和管理者才能完全理解。如果其他部門的主管、一線工人和人力資源專員也能掌握通過數據分析降低運營成本的基本原理，企業便可以設計并實施更好的解決方案。

部署無障礙技術 技術是所有數據分析的基礎。對于在數據分析上剛起步的企業而言，有大量的數據管理、數據分析和數據可視化技術可供選擇。這些技術必須結合起來，并讓企業的終端用戶使用起來得心應手。

企業在部署多種技術時，需要考慮自己的業務需求、新技術可能產生的影響、技術的靈活性與擴展性，以及對客戶需求的順應等。

一旦公司開始部署數據分析技術，請不要忽視培訓的重要性。使用數據分析技術的難易程度，將決定其是否能與企業有效整合。如果所有的關鍵利益相關方能夠輕松地將數據分析工具融入日常工作，并期待用數據說話，數據分析項目的成功率會極大地提高。否則，失敗是必然的。