想要从您的数据中获取更多?不再关注效率

 
自从亨利·福特提出使用移动装配线以更低的成本和更高的质量更快地制造汽车的想法以来，效率一直是工业的驱动力。
不幸的是，这对于现代企业来说是错误的方法。我们不再处于工业经济中。今天，信息为我们的世界提供动力。短期内，效率提高了利润，但将重点放在第一位并不能推动创新。它为竞争对手提供更好的产品打开了大门。
尽管如此，我们还是将效率宣言应用到了几乎所有业务领域。在许多组织中，数据的主要用途是削减成本并提高现有产品的盈利能力。仪表板和报告实际上是回答以下问题的工具：我们的流程在哪里中断?我们业务的哪些部分效率最低?我们在哪里可以降低成本?数据是对话的语言。
但是对效率的关注是有限的。在充裕的环境中企业拥有更多的机会，在稀缺的环境中企业拥有的机会更少。如今，大多数企业都生活在一个充裕的世界中：我们有新的方式来吸引客户，例如智能手机，聊天机器人和全球物流网络，还有更多的创新方式，例如机器学习，5G，丰富的数据和廉价的处理能力。
使用较少的资源(这是效率计划的重点)使我们变得精瘦和刻薄，但并没有为增长提供沃土。它甚至可能适得其反。在保持可接受的客户服务的同时，通话时间只能这么短。在某一点之后，生产率的提高被质量问题所抵消。
这是否意味着我们应该抛弃效率?明显不是。但是，聪明地使用数据可以提供两全其美的优势。效率适用于无差异的成熟成本中心，但它不应成为普遍的公司理念。为了在当今快速发展的技术领域取得成功，重点必须是创新。
一切都很好，但是我们如何应用数据来推动创新而不是效率?我有三个建议。
在企业之外思考
数据不仅限于内部利益相关者。公司越来越意识到，从外部提供数据是其业务的重要组成部分。无论是向企业客户提供帐单明细，向消费者提供交易明细，还是向供应商提供绩效数据，数据都越来越有区别。使它在外部可用是远离效率重点的重要第一步。
获取数据给业务用户，而不仅仅是技术用户
从历史上看，数据访问仅限于讲数据语言的技术人员，但很少有人拥有业务成果。业务用户需要更广泛的数据访问权限，这将使他们能够思考只有他们才能识别的新用途，因为他们了解客户和业务。
开放数据访问变得越来越容易。现代化的分析工具允许非技术用户以创新的方式尝试数据。为此，请确保可以进行数据创新的人员(不仅仅是分析人员)可以访问数据。
为成熟而优化，为增长而创新
区分业务的不同部分很重要。在成熟地区应提高效率。使用数据来识别增长缓慢或下降的细分市场并在其中应用效率。其他一切都应该通过创新的角度来管理。
这尤其适用于差异化领域-即使在同一行业内，它们也可能有所不同。例如，银行可能将其客户呼叫中心仅视为成本中心，因此外包这些服务可能是适当的。另一家银行可能会将客户服务视为其竞争优势。它应该使用数据来识别其最佳客户，预测其未来价值并将其路由到最佳代理商。
我们的经济与亨利·福特的世界截然不同。他当时专注于速度和成本的激光技术很合适，但仍然适用于某些传统行业。但是对于我们大多数人来说，快速创新是生存的先决条件。这意味着要放开效率对我们思维的束缚，并使数据驱动型创新成为企业的驱动力。