3.1　组织的战略与分析活动的协同

当今大多数领导者都认识到协同的重要性，也就是说，愿景、使命、价值观和战略都需要在整个企业内部保持沟通和协调。回到我们这里讨论的分析活动的战略，即分析所围绕的特定目标，总是和实现组织的使命直接相关。

战略是一个经常被误用和误解的词。简单地说，战略是一套帮助企业确定正确的定位，实现未来成功的综合选择。分析战略定义了一套明确的行动方案，以指导组织的领导团队如何通过数据分析来提升组织的竞争力。明确定义分析战略，有助于在组织内部保持一致沟通、建立目标意识，并明确定义管理系统所必要的分析能力和资源的详细需求。

分析与企业的协同意味着明确我们的意图（见图3-1）。主要内容包括：

图3-1　分析与企业的协同：战略、组织能力、资源和管理机制之间的关系

·目标：为什么我们这样做？

·战略：我们的行动方案是什么？我们想要完成什么？我们将做什么和不做什么？我们有什么独特优势？

·组织能力：我们需要具备什么能力？

·资源：为了具备这些能力，我们需要什么资源？

·执行和评价体系：我们需要什么样的监督评价体系，以便让我们不偏离正确的轨道？

3.1.1　目标

目标是组织的努力方向，是引导企业前进并提供标准轨迹的灯塔。一个组织需要配置分析职能岗位的理由通常包括：

·支持领导者的信息需求

·通过使用先进的分析技术获得竞争优势

·在日常工作中通过使用数据做决策

组织在试图保持它的分析正确性方面，没有绝对正确或错误的做法。然而，具有清晰的战略确实能增加我们达到目标的机会。分析部门的目标应该与支持组织战略直接相关。

工具和模板@

www.analyticslifecycletoolkit.com指导规划分析战略的常见问题。

3.1.2　战略

如果说使命描述了组织的目标，愿景则勾勒了组织的未来蓝图，那么战略就是组织用来达成其使命和愿景的一组选择。

例如，如果一个组织认为其竞争优势在于它可以开发利用的信息，那么组织的战略就应该重点关注实现分析优势的对策。也就是说，跨越一成不变的、可供使用的数据的界限，深入开发预测分析和规范分析数据的能力。

规范分析

规范分析（prescriptive analytics）是一种高级分析技术，它的纠正或执行过程是“预先规定好的”。它与预测分析不同，预测分析用于帮助我们预测将来可能会发生什么，而规范分析则根据预测结果勾勒出具体的干预措施。

组织的分析职能变成了一个分析产品工厂，即分析成果既可以服务于机构的灵活需求（ad-hoc request），又能够产生创新和可重复使用的数据产品（见图3-2）。

图3-2　支撑数据分析生命周期的数据管道

另一方面，如果一个组织打算实现数据应用的大众化和普及化，从而做出更好、更明智的业务决策，而不是建立一个华而不实的、宏大的数据科学战略，那么从数据存储、数据管理、元数据管理到数据探索的方法都将显著不同，因为我们的重点将更多地放在如何管理数据以支持战术性决策上。很多企业领导者不想放弃任何东西，常常希望战略和战术两者兼顾，而这是需要付出代价的，因为同时满足两者需求的数据治理和积极管理的成本绝不可小觑。对于后者（战术性决策需求）来说，也许一种可执行的策略是将模型开发（数据科学）工作外包出去，而把内部的有限资源集中在数据质量和数据治理上。因为，组织一旦梳理清楚了内部的数据治理和管控体系，今后还可以逐步建立自己的数据科学和模型开发能力。

请注意，在制定战略时，需要应用以下三个基本原则：

1.战略需要创造一种独特而有价值的定位，涉及一系列不同的活动。

2.战略要求你在竞争中做出权衡，选择做什么和不做什么。

3.战略需要考虑选择最适合公司的策略，而不是理论上的最佳。

如下一节所示，这里所说的“适合”，意味着要根据组织当前拥有的有形和无形资源来评估组织可以开展的分析愿望。

3.1.3　组织的能力

一个组织的能力通常以资源的形式表达（有形和无形资源、如人力资源、有形资产、财务资产、信息和知识产权）。无形资产同样重要，比如，组织的商业模式、组织考虑和应对挑战的方式、组织发展和创新的方式，等等。在分析领域，组织拥有的这些能力是指通过员工的集体智慧和知识可以实现的东西。组织内部的分析团队应当擅长许多能力才能胜任要求（参见图3-3）。

图3-3　现代组织中的数据分析团队应当具备的文化和能力

组织的能力是指为了（既有效又高效）获得成功而需要的技能。但是，对于实现组织的目标而言，拥有技能是必要条件，但是仅仅拥有技能还不够。能力需要通过努力去培养和实现。

例如，组织可能希望员工擅长机器学习（假设它符合分析战略要求），但现实表明，这可能还需要一段时间的培养和发展，员工才能掌握机器学习能力。

正如Jonathan Trevor和Barry Varcoe发表在Harvard Business Review的文章“你的组织一致性有多强”（Trevor&Varco，2017）中所说的那样，“如果领导团队为了一个不知道能否成功的商业战略而孤注一掷地努力，那么这是一个鲁莽的领导团队。”

3.1.4　资源

在有意识地策划和培养组织能力的过程中，如果不考虑支持的资源，就很难谈论组织能力本身。这些资源包括人的因素、组织和沟通结构、文化、最佳实践和流程。资源是否协调和匹配，其衡量标准是资源在影响和推动结果方面的最佳配置程度。

虽然人的因素只是分析所需考虑的关键资源之一，但它却可能是最重要的一个资源，正如我们在下一章将要看到的那样，其重要性甚至超过一个完善的数据基础设施。对此，Norm Smallwood和Dave Ulrich认为，“只有当公司每个员工的综合资质和能力得到充分展现时，组织的整体能力才会得到体现”（Smallwood&Ulrich，2004）。

3.1.5　评估和管理系统

最后，在讨论与组织战略协调一致的分析职能时，非常重要的是把分析职能与组织的评估与管理系统联系起来。如前所述，所谓战略的匹配与一致，意味着在组织内对于目标、战略、能力定义与规划、需要提供的资源等都非常清晰明确。

许多分析项目之所以失败，其原因在于对一些重大举措，如针对分析战略的努力，没有与运营一致的规划，缺少分析项目的管理和评估系统。分析项目长期的战略必须与日常运营相关联，使分析战略与运营计划和预算保持一致，同时关注那些对战略至关重要的流程改进。实际上，这意味着业务运营分析必须考虑运营影响，并将分析成果纳入工作流程和工作任务。分析工作流应考虑对分析生命周期、数据治理和数据质量流程的影响。

仅仅因为某件事情显而易见，并不会让它变得简单。真正的战略并不在于明确要做什么，而在于要设计出一套方法，来确保与别人相比，我们实际上可能要做很多每个人都知道应该做却没有去做的事情。

——David Maister，Strategy and the Fat Smoker（Maister，2008）

这种情况在一些组织中时有发生，这些组织只认识到需要开发成熟的数据治理能力，但却无法做到让每个人都清楚必须做的事情——彼此沟通、协作、打破界限等。

人们总是忙于响应请求，研究数据，创建模型，但他们却常常没能关注最终结果。下列Google如何使用OKR的设计体现了Google如何将自己从关注具体的活动转变为关注最终结果。在分析中，这显得尤为重要，因为人们常常很容易陷入具体的活动和细节而忽略最终结果。

Google如何使用OKR

Google在创新和执行两方面都如此成功的原因之一是它的目标导向战略，使得人们更专注于结果而非中间过程，从而加快执行时间。目标与关键结果（Objective and Key Result，OKR）理论最早由英特尔的Andy Grove提出，后来由John Doerr在Google推广。它基于这样的信念：当人们的思想意识与可达成的结果协调一致时，他们会工作得更好。Google风投部门的合伙人Rick Klau谈论了Google如何管理工作（Klau，2012），请参考网站“re:Work from Google”（Google，2017），Google在这里分享了实施OKR的最佳实践和模板。

Google一直在推广一种方法：不断提升其组织的执行策略，从而确保组织能够专注于计划实现的结果，他们称之为目标与关键结果（Objective and Key Result，OKR），这也是整个组织战略背后的引擎和驱动力，因为它建立了组织战略和执行策略之间的有机联系。

OKR是一个非常强大且有效的目标设定方法，它帮助明确目标，更加关注重要事项，将每个人的工作与组织的最高目标联系起来，推动从公司到员工的跨职能协调，帮助所有员工（和志愿者）理解他们工作的意义，并最终提高整个公司各方面的表现和成果。OKR是新一代的目标设定流程和系统，也是S.M.A.R.T目标方法论（Specific（具体），Measurable（可衡量），Aligned（一致），Relevant（相关），Time-based（时效））和MBO（Management by Objectives（目标管理））的演变。自20世纪50年代初以来，这些传统的目标设定方法已经得到成功的应用，但OKR流程与这些方法的不同之处在于，它增加了对当今快节奏工作环境来说很关键的两个重要举措：（1）各级目标的一致和统一；（2）将目标分解为更小的步骤（三到五个关键结果）。

以下是关于OKR方法的一些有用的定义和指南：

目标：陈述要达成的结果（是什么）

·目标应关注于最终结果或产出，而不是具体的活动。

·时间表必须每季度设定一次。

·目标应该是可量化的（关键结果应该能对目标进行量化分解）。

·主要目标必须与团队或团队中的个人联系起来或逐级下发，以便他们很清楚自己支持的目标，并使这些目标与CEO、分析高管或经理的目标保持一致。

关键结果：分析目标如何达成的衡量方式。

·结果必须可以通过指标或里程碑来衡量。

·指标必须是可以通过数字来计量的，如单位、美元或百分比等（如，“获得1000个点赞”）。

·虽然里程碑常常不能计量，但它仍然可以作为衡量已经完成什么工作的一种手段，例如“部署预测模型”这个里程碑，可以判断为已经完成或仍未完成。

·里程碑可以用来描述一些总体目标，例如“提升我们的营销成果”。