揭秘：大數據成功背后的關鍵因素竟是這兩點！

隨著數據基礎設施的可訪問性越來越高，中小型企業（SME）在大數據和分析能力方面正在穩步趕上大型公司。然而，性能結果仍然不平衡。一些組織將數據轉化為戰略優勢，而另一些組織則努力超越表面層面的見解。

最近對中國近400家中小企業進行的一項研究得出了一個明確的結論：只有與兩個人為因素（熟練的人才和有效的知識管理）相結合，數據才能創造價值。使用正確的大數據工具很重要，但結果同樣取決于數據的使用方式。

這項發表在《自然》雜志上的研究旨在了解為什么一些公司從大數據中獲得的收益比其他公司更多。該研究不僅關注工具或基礎設施，還著眼于數據開始流動后企業內部會發生什么。

該研究著眼于三種內部能力：大數據分析能力（BDAC），它反映了組織收集、分析和應用數據的能力；知識管理（KM），用于確定如何在團隊之間共享和嵌入見解；以及大數據分析人才能力（BDATC），即人們將數據轉化為行動的技能水平。

為了量化這些影響并探索這些功能如何轉化為實際的業務成果，研究人員從已經采用某種形式的大數據分析的公司那里收集了數據，使它們成為研究這些工具到位后會發生什么的有力樣本。

該研究使用結構化問卷和統計模型，衡量了每種能力與兩個特定領域——財務增長和營銷效果的績效結果的關系。研究人員沒有孤立一個變量，而是研究了這些元素如何相互作用以塑造公司將數據轉化為結果的能力。

研究發現，知識管理（KM）在數據是否真正推動績效方面悄無聲息地發揮著關鍵作用。擁有清晰的流程來捕獲洞察、在團隊之間共享洞察并將其嵌入到日常工作中的公司可以從數據投資中獲得更大的回報。

知識管理并沒有取代對工具或技術技能的需求，反而支持工具或技術技能，幫助組織避免了洞察孤立或未充分利用的常見陷阱。有了KM，團隊可以更好地根據數據顯示的內容做出響應、調整和執行。

雖然KM有助于保持洞察力的傳播，但該研究還強調了培養合適人才的關鍵作用。擁有熟練的分析專業人員與更出色的性能結果密切相關。這是指不僅了解工具，而且能夠將數據轉化為有意義的行動的人。

該研究發現人才與財務業績之間存在明確、可衡量的聯系，這表明人類專業知識仍然是實現大數據投資價值的關鍵因素。

在營銷方面，人才的影響相對不那么明顯。技術技能仍然發揮著作用，但它們并不總是足以加強營銷活動或提高客戶參與度。即使團隊可以訪問大量數據，例如點擊率和客戶細分，這些數字本身也不足以使營銷活動有效。您仍然需要人類的洞察力來判斷語氣、時間、情感吸引力和文化細微差別。

該研究的作者強調：“從數據集中創造價值不僅取決于數據的質量和可靠性，還取決于熟練人才賦予數據意義、吸收和有效使用數據的能力。目前的研究強調，處理大數據的人才能力（BDATLC）對于企業在當前大數據時代建立競爭優勢至關重要。

研究人員分享了一些關鍵數字來支持他們的發現。最能說明問題的數字是84.12%，即財務業績的變化在很大程度上可以用兩個因素來解釋：知識管理和分析人才。當公司擁有強大的系統來分享見解并有合適的人員根據這些見解采取行動時，結果就會清楚地體現在利潤上。

在營銷領域，數據描繪的畫面略有不同。知識管理再次領先，顯示出強大的積極影響，貝塔值為 0.845。這使其成為預測營銷績效最有影響力的變量。

技術技能和工具有幫助，但不那么可靠。營銷中一些最重要的舉措，例如時機和語氣，仍然取決于判斷。這表明，雖然數據有幫助，但它并不能取代經驗、協作或環境——這些能力本質上是人類的。

“在當今的數據時代，將其領域熟練程度與數據科學相結合的公司將比競爭對手更具競爭力?！弊髡邔懙馈！叭欢@項研究強調了發展知識管理能力和大數據人才如何增強這些積極影響，從而帶來更好的財務和營銷績效?！?/p>

這些發現提醒我們，大數據的成功不僅僅取決于基礎設施。特別是對于小型企業來說，正是人力系統、人才、流程和知識將數據轉化為實際結果。在一個競爭日益激烈的市場中，正是這些人的能力可能會將領先的公司與落后的公司區分