分析倡导者指南
培养组织的卓越分析能力
如果组织能够以分析作为决策的核心依据,为所有员工赋能,使他们掌握数据相关技能、知识和工具,就能够更快速地解决问题,并保持创新优势。
在许多组织中,我们看到了分析倡导者如何推动分析的采用与实施,促进最佳实践,最终通过更强大的数据驱动型业务决策提高投资回报率并推动流程改进。
从最初的概念开发、团队建设、成功分析经验推广到达成目标,本指南将将帮助您在整个组织内建立将数据视作战略资产的共识。在此过程中,JMP将作为您值得信赖的顾问为您提供指导和支持,以实现构建卓越分析文化的共同愿景。
这对我的组织有什么益处?
- 让您组织的所有领域实现数据驱动。
- 提升再现性,加快进入市场。
- 加速数字化转型计划。
- 让组织因能够留住和吸引顶尖人才的分析领军者而闻名。
这对我有何裨益?
- 向重要的利益相关者展示价值和投资回报率。
- 培养新技能,并从您期望的变革中获益。
- 赋能他人进行自主分析,从而极大地增加数据对决策的影响。
- 获得组织对您作为“变革推动者”的认可。
加速实现卓越分析需要什么?
建立跨职能的分析倡导者团队
建立一支跨学科的核心团队来推进倡议。这些分析倡导者将通过倡导数据作为战略资产,教授及帮助员工提高分析能力,以及促进业务各方面的合作和协调,来扩大对成熟分析能力的需求。
囊括来自组织不同领域的数据生产者和使用者。您需要主题专家来确保正确收集数据和分析数据,需要高管支持这一愿景,需要IT来简化数据访问,还需要培训或人力资源来解决技能提升问题。
资源与支持:
- 您的JMP客户团队已帮助上百家组织构建起了卓越的分析文化。他们可以帮助您定制项目,以满足特定的业务目标。
- 参加Discovery Summit,与其他分析倡导者沟通交流,学习他们在应对相似挑战时的智慧与经验。
识别挑战,定义成功
设定衡量改进的基准。然后,专注于能够定期执行的关键任务核心清单。根据业务指标和目标对清单确定它们的优先顺序。
思考一个正在面临的挑战,如果使用分析方法解决这一挑战,所取得的快速胜利能够使许多人和整个组织从中获益。清晰、坦诚地阐述该项目如何与您组织的使命保持一致。这是展现战略分析能力和提升团队信誉的最佳方式之一。
开发数据基础架构,构建高效的分析工作流
仅当您的团队在正确的时间获取正确的数据,并掌握分析这些数据的技能,您的投入才能发挥出应有的巨大潜力。
从获取数据到发布和分享结果,构建高效的分析工作流以确保分析被采纳。简化工作流不仅能够吸引他人在工作中以分析为核心,还可为他们在此过程中赋能。
资源与支持:
- 使用JMP脚本语言(JSL)扩展JMP软件的功能,实现常规程序自动化,并扩展或创建新的程序和定制报告。
- 借助JMP增强的日志模式和操作录制 ,减少数据清洗时间,并以交互的方式构建可重复的数据准备工作流。
- 借助JMP全面的分析功能套件,在同一平台上优化您的分析工作流。
补充或开发关键培训项目
对于着眼于通过以数据为核心的企业内部协作来解决问题的组织而言,培训至关重要。受过良好教育的终端用户会更深入地参与到分析项目中,并更有可能在其整个工作流程中依赖数据。
一些组织依赖于其专属的统计分析小组服务于所有部门。然而,那些最为成功的组织倾向于通过专属统计分析小组将统计知识推广至整个企业,从而提升组织解决问题的能力,促进组织决策的透明性和客观性。
资源与支持:
- 将诸如“解决行业问题的统计思维”等课程纳入职业发展规划。
- 举办午餐学习会,或制定交叉培训的指导计划。
- 利用我们的统计学知识门户(帮助理解常见统计学术语和分析知识的在线资源),该门户将简明的解释与实例和图表相结合。
- 需要定制培训课程?JMP提供深入且专业的培训和认证,确保您在JMP的投入获得最大收益,同时推动您的职业发展。
- JMP用户社区 活跃度高,任何用户均能在此处提出问题,并迅速得到解答。
在整个组织范围内推广成功分析的经验
通过有效的证明来打破质疑,展示统计方法如何为您的组织节约时间和成本。
记录您的工作,并在组织范围内向领导层分享成果。您将成为行之有效的分析方法的关键倡导者,同时获得“变革推动者”的称号认可。
资源与支持:
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JMP客户参考项目旨在通过以下资源帮助您记录统计方法为您的组织带来的价值:
- 客户成功故事
- 演讲机会
- 思想领袖访谈
- 嘉宾博客
- 针对Discovery Summit活动提交概要 进行投稿,向JMP用户社区的其他成员分享您的实践成果。
聆听行业领军者的见解
将分析整合进标准工作流的最大益处在于,它能让您根据数据迅速做出决策,避免浪费时间或在缺乏证据支撑的情况下做出决策。
Fabrizio Ruo Redda,高级研发经理
Vishay
数据,不应该再被当作业务活动或流程的“副产品”。相反,数据必须被视为企业的宝贵资产,并如其他资产一样,它需要为企业创造收益和价值。
Kieran O'Mahony,数据科学与分析经理
Dairygold