迎戰2023年！優化數據與分析策略的五階段指南（下）

擁有敏捷的數據和分析能力，對於企業建構能夠快速且彈性的應對市場變化的能力與系統來說，至關重要，能夠帶領組織在現今數位化時代中，有能力滿足不斷出現的新需求，更有能力去創造與挖掘新需求，持續創造新商業模式。

且根據Gartner的研究，得知數據分析越來越受企業重視，其也被視為處理當前問題的一項關鍵推動、決策因素，也因此數據分析的部分更需要持續去優化來提升質量，成為更值得信賴的一個因素，來支持著組織的發展。

上集我們停在五階段的第一階段，先為大家帶入數據與分析最初期所需要去投入的部分，也就是「建立願景與策略」，本集將會延續上集的願景與策略，從建立營運框架開始為大家做介紹。

階段二、建立營運框架

此階段的目標在於要制定出一套和諧且平衡的營運模式，使其能穩定且隨著組織的策略和原則持續去成長，而不會去偏離軌道。

在階段二所需要採取的動作，首先即是需要去清楚數據與分析在組織內部所要扮演的角色，以及期望帶來的影響力為何，且在上述的情況下，此模型所需要達到的規模是多少？才足以去建立一個驅動組織所需的數據與分析營運模型。

再來則是針對業務和 IT相關人員，透過教育訓練、內外部資源的整合，來去培育、提升其相關人員的數據涵養，以支持模型的營運。最後，則是持續推動數據科學和高階分析能力的人才培育與內部相關資料庫、資源建立，以利於追蹤最新的人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等創新，來掌握最新技術，去創造與維持組織的商業價值。

階段三、培養文化和建立治理原則

此階段會偏向人力資源策略規劃的部分，目標在於建立一套由數據作為驅動力的新組織文化，來幫助員工能夠跳脫出舊框架，跟著組織的新策略與方向成長，同時也因為新的策略導入，勢必也需要建立新的治理原則，不論是內部控制、法規遵循上等等，都是與公司營運息息相關的議題，勢必要在初期能有明確的規範制定。

階段三的進行，首先需要評估組織內部整體目前對於數據的涵養、認知水平為何才能更明確且直接的設計相關培訓、教育訓練課程，也能以此找出具有潛力的員工，給予其優先培育機會等等，使目標會更加明確與具象化，同時間透過初期的調查，精確的訓練規劃，也能夠幫助組織在數位化上更有效率、也更加節省不必要且多餘的培訓支出。

定義出整體水平與文化、技能培育相關策略後，即需開始進行治理計劃的設計，從治理流程、結構、參與角色到最後的實踐，來去建立一套基於預期目標，其可追溯、系統化的治理原則（實務建議可參考Gartner提供之資源如：相關研究與洞察報告、專家諮詢：最直接的方式、電話和相關研討會諮詢）。

最後則是需要衡量數據與分析管理等相關應用程序的趨勢，以便去建立一套能夠評估數據與分析對企業的潛在影響力與潛在價值的治理原則，來加速數位化的同時，也能幫助組織內部建立一套數據相關的保護條例與原則等計劃，避免資訊上的安全疑慮，來達成更有效的治理。

階段四、管理數據與分析的價值

此階段的目標在於精準衡量出不論是工具、流程或是計畫等等，帶給組織的價值為何？進而去幫助管理整體組織的數據與分析投資組合，修正流程等等。

階段四首先勢必需要先進行整合的動作，來將組織使用的整個數據與分析生態系中，不同工具、平台的資源與數據整合，以更利於支持組織的增長、提升速度和敏捷性等等。

再來則是去建立一套在數據與分析的投資上，一個優先的投資組合，並且積極追蹤其績效指標，需要將這些指標以及價值，轉達給投資人等相關利害關係人所知。最終則是與利害關係人保持溝通，一同進行投資組合的績效評估與管理，來去優化整個數據與分析投資組合的貢獻與價值。

階段五、改善和進步

來到最後一個階段，此階段的目標無非是希望持續去提升整個數據與分析模型以及讓投資組合能夠穩定成長。因此在階段五，首先即需要獲得反饋，定義好相關的指標後，即可以開始收集內部員工、外部專家的反饋來幫助組織評估、找出問題與解決問題，持續優化。

再來則是隨著新興科技與技術的推出，如物聯網 (IoT)、人工智能、機器學習等，都需要重新評估數據與分析計劃上的戰略，以便組織能跟上時代與科技的快速推演。

隨時因應現況，制定最符合組織的企業流程

在瞭解完優化數據與分析策略的五階段指南後，Gartner最後的建議，是組織要能夠因應新的世代與環境，來去制定新的企業流程，包含所需涵蓋的角色、技能，以及前面幾點有提及的文化與風險控管等等程序，建議在新的環境下，組織需要隨時因應現況，來去制定最符合組織與環境的企業流程。

本內容由傑思．愛德威所贊助，AMT亞太行轉聯盟A_Talent計畫研究員整理編輯，崑山科大陳薇薇教授諮詢協助。

文章取自：MarsGo

圖片取自：AMT數位轉型週報