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如何建立学习型公司?从数据开始
 发表时间:2019-11-22 16:04:33 

作为企业的主体,企业总是会遇到不确定的挑战。为了更好地解决这个问题,我们必须加强学习,把知识作为应对挑战的决策模式。第一步:从数据开始。

面对不确定性是公司面临的最大挑战。无论是初创公司还是老牌公司,在开发产品时都需要确定市场规模,找出症结所在,并提供一套可行的产品解决方案。

同时,当公司扩张时,不确定性也会以变化的形式出现:外部市场会发生变化,用户需求会发生变化,公司的组织结构也会发生变化。

考虑到这一点,当面临不确定性时,有些公司依靠直觉和观点来处理问题,我认为最好的解决办法是把公司建立成一个学习型公司,把知识作为决策模型。公司最终应该做什么?我在下面提供一些想法。

在你知道如何建立一个学习型公司之前,什么是数据/信息/知识?

数据:数据来自用户、市场或产品的反馈。它可以是冗长的电子表格(定量的)或者是对用户的一对一访谈(定性的)。它是对事件的客观事实描述,是信息和知识的原始材料。

信息:信息是分析数据输出。因此,数据分析的目的是找出事故的原因。信息仅仅是数据分析师理解数据的能力,或者是产品经理同理心的能力。从这个意义上说,数据和信息之间的差距是技术性的。定量数据需要掌握数据分析,定性数据需要同理心。

知识:知识是数据的结果。只有在信息被消化和接受后,知识才会产生。然而,尽管数据不能被反驳,但信息是被分析和输出的,所以它经常被怀疑。你可能接受也可能不接受信息。从信息到知识都与每个人的文化经历相关。

数据分析师或研究人员需要花大量时间完善他们的专业知识,以了解如何从数据中提取信息。

数据分析师需要有一定的技术能力来用软件大规模处理数据。用户体验研究者需要依靠一些移情方法来理解用户心理。数据处理或用户研究通常被认为是高度专业化的工作。

大多数人现在并不真的需要很高的技术能力来分析数据。将数据连接到第三方专业数据分析平台(talkingdate、Youmeng等)。)大大减少了公司的开发工作,并支持更好的数据分析。

然而,知道如何使用平台工具只是信息处理的一部分,你还需要知道如何使用分析数据。从数据到信息的不确定性可能有多种形式:

从数据中提取的信息是一个人分析的结果。然而,从信息到知识的转换涉及到其他人。正是因为其他人员也参与了这个阶段,所以我们必须研究公司的文化和组织结构。

公司的组织结构导致信息只流向最高层,很少跨部门传播。不是每个人都能得到同样多的信息。

管理层在向上传播时可能会扭曲信息:高级管理层做出的决策最终可能与初衷相去甚远。

仅仅因为你已经分析并获得了你的信息并不意味着公司里的人会认可这些信息。公司经常受到信息偏见的困扰,尤其是当信息挑战被接受的观点时。

我们可以看到,从数据到信息的转换需要专业知识,而从信息到知识的转换取决于公司文化。因此,这是非常矛盾的:一个使用数据做出决策的公司需要根据其文化组织来工作。

如果你想用知识作为决策模型,你必须得到信息,如果你想得到信息,你必须理解数据。因此,要建立一个学习型公司,你必须从数据开始。这里我提供一个“自上而下的数据模型”供您参考。

从数据到信息再到知识的过程自然反映了从个人到团队再到整个团队的过程。因此,要建立一个数据模型,需要从上到下解决三个层次:公司、团队/产品和个人。

在建立数据模型时,最常见的错误之一是过度设计和测量所有数据。首先,并不是所有的数据都需要测量。事实上,太多的噪音可能比没有数据更糟糕。

首先测量最重要的东西:你的北极星指数。

1)什么是北极星指数?

这是衡量公司影响力的指标。如果有人问公司在完成使命方面有多成功,你会怎么想?对一些人来说,它可以是一个收入指标,而对另一些人来说,它可以是一个价值指标。

你的北极星应该是:

例如,今天的头条新闻nsm:花在阅读上的时间。

2)为什么我们需要北极星指数?

它被称为北极星指数或公司目标。建立北极星指数是为了帮助公司为下一阶段设定方向。设置后重要的是将哪些指标引入目标表:

每个部门/团队通常有不同的目标。然而,当公司共同定义北极星指标时,它将有一个共同的目标,自然所有部门/团队将朝着这个目标前进,这样部门/团队将保持一致并超越孤立的岛屿。

在定义北极星指标时,部门/团队将在更大的范围内理解他们的角色,并更容易理解公司的总体目标。

当部门/团队同步信息,并且知道如何帮助公司实现北极星目标时,他们将有更多的信任和更大的自主权。

设定目标后,你可以在提出目标时发挥你的作用。当你看今天头条的北极星指示器时,你会发现产品/团队是如何增加总阅读时间的。

这些动作中的任何一个最终都会增加北极星指示器:总的阅读时间。这正是aarrr框架的全部目的。

当然,这些都是宏观问题。它们是目标的抽象表达。然而,它们对于改变公司的发展方式至关重要。

在回答“我们如何吸引更多用户参与”的问题时当你问这个问题时,你做了假设。有些假设可能是高度不确定的,有些假设对你的指标有很大影响,其他的影响很小。这是数据、信息和知识发挥作用的地方。

首先你必须问一系列问题。对于每个问题,你都要做一些假设。你做实验,收集数据,分析它们,然后找到你假设的答案。

然后再次使用新的信息,提出新的假设,并进行实验分析,直到找到答案,等等。

普通的产品经理过去基于观点来做产品工作,但是数据产品经理必须基于假设来完成产品工作。从基于观点的工作到基于假设的工作。同时,为了实现更快的产品增长,个人、团队和公司需要更快地提出假设和进行实验。

当然,个人做出假设并不简单。如果你把10个非常相似的人放在相同的数据前面,可能会有10个非常相似的假设。

提出想法需要想法的多样性。罗斯·阿什比(Ross Ashby)的必要多样性定律是这种多样性要求的最好例子,所以提出假设是整个公司都应该能够参与的事情。

事实上,越多的人参与假设,结果就会越丰富,个人学习的速度也会越快。简而言之,你学习能力的提高取决于参与实验的人数和范围。

那么,思想的多样性是什么?这是公司中个人从不同角度解决问题的程度。

将相同的数据集放在不同的数据集前面将收集影响北极星指示器的不同假设。

也许让员工对数据感兴趣最困难的部分是让他们好奇并第一次参与实验。这篇文章的要点是,它不是关于数据,而是关于学习:个人可以与团队和公司一起学习。

然而,我认为如果个人想在公司学习,他们必须对自己的工作感到兴奋,公司可以提供这样的数据学习机会。

列侬,微信公众号:张伦(身份证号:Woshipm123),每个人都是产品经理专栏作家。专注于新零售电子商务和供应链金融的产品经理擅长产品设计和需求分析。

这篇文章最初发表于《人人都是产品经理》。未经允许禁止复制。

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