对于很多企业来说，创建以数据为中心的企业文化，是件有些困难的事情。为什么呢？可能站在人情的角度来说，光看数据来评判一个人的业绩或者工作能力，确实有些冰冷。但是，从另一个角度来说，数据确实是客观衡量企业业绩和运营状况的最好佐证。因此，我们还是有必要建立以数据为中心的企业文化。
关于绩效评判之类的，我们撇开不谈，今天，我们主要的目标就是讲一讲，建立以数据为中心的企业文化。
1、早期企业构建基础数据库的瓶颈
对于每个企业来说，前期在建立企业基础数据库时，是一个比较难的过程，主要的障碍有这些：
1）从认知层面来说，由于员工对于数据库存在的意义理解不到位，加上日常花时间去填写数据，对很多人来说，是个比较麻烦的事情，所以就使得企业想要推进业务数据化，变得十分困难；
2）从权限方面来说，由于IT部门通常是企业的数据中心部门，因此，基于企业所有人员对数据访问权限问题的争议，加剧了数据库建立的摩擦。
3）从业务层面来说，某些领导阶层，为了是自己的业绩好看，通常会有篡改某些数据真实性的存在。这很容易导致业务数据失真，也加剧了推进数据化的难度；
总之，从上述内容不难看出，多年前，企业想建立以数据为驱动的企业文化，是比较艰难的。但随着时代的发展和进步，人们的思维方式发生了巨大的转变，越来越多的人们认识到了数据的重要性。尤其是如今，企业构建已属于自己企业的基础数据库，变得越来越容易。
2、构建数据分析框架
随着企业构建基础数据库重要性的逐步体现，这一举措成功的调和了企业员工对于构建数据库存在的负面情绪，增强了员工对于运用数据分析工具的信任，从而推进了实现数据民主化的进程。
那么，我们应该如何构建数据的分析框架呢？我们又将从这一框架上得到哪些好处呢？结合这2个方面的问题，我来表述一下我认为重要的观点：
1）触发有效合理的数据管理权限
对于企业而言，构建数据分析框架，应该从“数据的来源、如何获取数据”这部分开始。为什么呢？
我们都知道，每个企业都有基于自己特点而设置的部门和角色，由此导致了每个企业的业务方向，业务内容并不相同。想要成功构建符合企业自身的数据分析框架，首要的一点，就是将数据实现“透明化”。比如，对内部职工，在一定程度上放大数据的访问限制，这样可以使企业了解到自身数据库的复杂性，从而更好的构建符合自身发展的框架。
但是，这一想法在有的企业就显得有些难以实施。为什么呢？本质上，要培养数据民主化和健康的数据驱动文化，就不能使员工对目前运营情况一无所知。如果清楚地让员工了解到状况，很大程度上就能使员工更加理解企业的运营做法。但是，在即运作中，一些负面的运营状况老板并不希望所有员工都了解，因此，就会为数据访问权限设限。
所以，目前比较流行的做法，就是分层开放访问权限。数据分析人员将数据处理完毕后，根据企业管理者对于业务数据权限的开放程度构想，结合数据分析人员的专业建议，给员工设定不同程度的权限。
2）使数据可视化更生动
将企业数据整合到数据库中，并生成可视化视图，将有助于企业研究自身业务细节的发展变化，并指导未来企业业务的战略型调整方案。
对于数据分析人员而言，通过讲故事的方式，来传达可视化数据的结果，将有利于员工理解企业决策和学习业务新知识。
至于员工能在“听故事”这个环节，学习到多少内容，很大程度上取决于数据分析人员讲故事的水平。比如，如果数据分析人员能够按照时间顺序来讲故事，能在每个节点，结合上一个节点的影响，和引起下一个事件的原因，并较好的处理数据粗细颗粒度，那么，员工将对数据结果理解的更为深刻。
举个例子：5年前，1斤苹果的价格是10元；3年前，1斤苹果的价格是5元；1年前，1斤苹果的价格是8元。那么，今年的苹果价格会是多少钱呢？
数据分析人员可以先表达自己预估测的价格，比如7块，然后通过自己的分析来让大家理解原因。比如，今年天气不好，果农收获量不大，所以价格贵，但是由于当地消费者对苹果这种食物不是特别喜爱，所以价格抬升的又不是很大……等等理由，对自己的结论作出科学解释。
当然，我们都知道，真实情况远没有这么容易去解释，但数据分析人员就是通过形象的表述，让员工理解自己的结论的。
当然啦，我们还要完成数据结论共享。围绕企业制定的业务指导方针，使企业员工不仅能够利用数据库数据，创建自己想了解的结论，还能让结论在特定范围内实现共享。从而改善数据流程，帮助员工减少不必要的工作重复环节。
3）提升部门的价值
事实上，数据分析人员除了能协助我们搭建数据分析框架外，还能协助各个部门，提升他们在数据应用方面的技能。
比如，我们可以通过单独找某一个部门的人员进行沟通，帮助他们发现问题，并指导他们如何通过数据分析，去解决自己部门的问题，协助他们制定下一阶段的发展方案。
另外，数据分析人员与各个部门间的交流增加，不仅能起到联动作用，还能建立良好的知识、资源交互平台，打破各个部门的业务孤岛。事实上，通过协作，企业内部的所有成员，都可以从中更新自己的想法和理解，并形成良好的互动和数据共享平台。
4）深化数据文化的影响力
通过数据分析框架，我们可以构建强大的数据驱动文化，从而促使数据民主化，达到员工理解、支持并认同企业业务发展目标的目的。
通过数据可视化讲解，以部门为主体的数据共享，从而促使团队协作，从而达到深化数据文化影响力的目的。
对于企业来说，这些都将推动企业真正的文化变革，提升企业未来的生存寿命。
写在最后
对于传统企业来说，业务转型将成为大多数企业即将面临的课题。建立以数据为指导的业务发展指南，将在很大程度上，拓宽企业业务发展模式，提升企业发展寿命。所以，小伙伴们，你们愿意做企业生存发展的纽带，协助企业规划未来吗？那就赶紧行动，把数据分析技能学到位吧~
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