如何打造数据驱动的文化
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在高科技领域，数据是不可或缺的。它可以帮助你更好管理系统和团队，但从数据有效获取价值比拿到数字更难。你需要一种由数据驱动和抉择的文化。通过数据可以让管理者不仅降低正确决策的风险，也更有信心迅速行动。它也提供一种确认选择是否可行的办法。
建立这样文化比口头上简单说说要更复杂。你衡量哪些数据？如何响应？采取什么方法让团队意识到应该把数据摆在首位？
以下是实现可持续发展的数据驱动的企业文化的一些建议，可以让团队在自我完善，也有一些陷阱我们需要注意：
1. 确定要测量什么****。我们目的是用数据让商业更加灵活有信心。管理层需要了解公司高层的优先级，再选择支持这些目标的指标。如果你不分重要性衡量一切的话，你就会陷入无关紧要的细枝末节。比如对于用户增长的核心指标有注册数，激活率，重新激活率。
2. 为实现具体商业及团队目标的相关指标****。修复的平均时间（MTTR）是一个不错的性能指标，但它不容易让团队执行。确认事件发生的平均时间（MTTA）是MTTR的一个组成部分，往往更可行。跟踪这两个关键绩效指标，有助于了解团队是如何对总体指标做贡献的。
我们可以思考的问题，针对注册用户：
注册的组成有哪些（SEO，社交网络，自主来源），有可靠数据吗？
有哪些产品类型的设想可以帮助提高那些指标?
对激活用户：
用户如今是如何激活的？
搜索质量和激活的关联
网站速度和激活的关联
产品在上面领域如何改进？
对于提交的变化，有哪些成功的因素？
3. 民主化的信息****。在一个数据驱动的文化中，每个人都能做数据分析。数据总是可用的，并保证大家的控制权限。但要做到这一点，数据要比大多数公司做到更透明，团队有方便工具来访问。确保每个人（不仅是数据组人员）都可以看到某种形式的报表或窗口，去了解数据（如果需要的话，通过培训）和从中提取价值。比如，通过可视化图形来查看报表，用电视屏幕显示，在会议讨论中直接引用。
4. 让团队发言并采取行动****。每个人都应该随时提出自己的见解和建议，也可以对其他人和高层管理人员建议。 “你有没有数据来支持它？”应该是每个人都可以问和准备回答的问题。其他的问题可以是
在idea背后的数据和假设是什么？
如何衡量现有的代码和基础架构？
我们衡量的指标有哪些？
数据是对的吗，那些是坏的，是不是合乎常理？
能否解释如何测量的？
如何比较不同组别？
能一起查看数据，深入理解结果吗？
在具体实践中：
每两周汇报商业指标，深入讨论，调整优先级。
每周demo，审查所有实践效果，对下一步做决定。
对测量后的结果共享，汇报实时的结果。
5. 永远不要停止测试****。在测量前，你不知道一切未知的东西。新的问题出现时你可能没有办法回答，那么在获得新的数据时准备好进行测试 - 你也可能遇到让你惊讶的结果。先把精力放在投入较少的实验，在下次扩大化之前测试所有的。
6. 在数据上行动****。有些公司声称 “我们是一个数据驱动的组织”，但其实团队还是对数据支持的idea伤脑筋，或者更糟的是还是由老板拍脑袋决定。数据驱动的文化实际上就应该持续用数据应对挑战并做抉择，当数据显示问题要立马行动，把数据质量作为最高优先级（它可能隐藏真正的问题，并导致错误的决定）。
还有一些数据的错误看法，可以纠正一下
数据能回答很多问题，但不是一切问题（比如回答用户未来一年的增长）
你有可能对错误的指标进行优化。
数据不会自动完成工作。
数据是不能代替人做决定的。
还有一些建议：
1.不要停留在过去。指标天然就反映已经发生的事情，但很容易卷入大量时间分析报告，讨论原因和责备。发生了什么事就现在告诉你下一步该怎么做。
2.不要只专注于数字。数字比目标更容易管理。指标激励人们尝试“测试型的工作”。但要记住，度量是一种手段，它是帮你关联到商业目标的中心。
3.不要偏执数据。你从指标中想要获取的是内在的解释，如果粗浅的去衡量更多的东西，反而没用。避免“过度分析“，那样可能比你需要的更多，得不偿失。
最后，数据驱动的文化是一个反馈机制。表现最出色的运营团队通常他们每周数据报表都会讨论。大家能透明地访问数据，训练并解释它。通过汇报所采取的行动结果让每个人都尽快开始。
END
