作者:小麦数据猿
2024-9-9 15:19
在互联网普及和大数据飞速发展的推动下,数据已成为企业决策和运营的核心资产,数据驱动的运营模式成为企业发展的必然趋势。
同时,国家政策明确了数字化人才培养的方向,加速企业数字化转型进程,推动数字经济高质量发展。但是,全员数据化运营推进中仍然面临着不少的挑战:
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数字化建设已完成,但未能深入应用:企业存在“善建不善用”的困境,导致数字化资产的潜力未能充分发挥。
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体系化培训不足,数据人才匮乏:企业缺少系统化的培训,数据人才和技能不足,操作水平停留在工具层面。
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缺少规范指导和范式参考:企业在自主探索中面临的困难,缺乏有效的指导和参考。
解决方案
为此,思迈特软件凭借多年深耕数据运营的经验,打造了一套高效落地的全员数据化运营推广解决方案。该方案不仅通过专业化培训全面提升企业的数据分析能力,还系统构建了人才培养体系,奠定了坚实的数据文化运营管理基础。
01.组织策划
制定分析原则并根据项目价值和可行性制定策略和路线图,选择支持自助服务的ABI平台,同时确定种子团队,成立领导小组及工作小组。
在此基础上,评估组织的基础数据素养,分配并培训ABI平台管理人员,并深入了解当前的数据架构,审查数据质量,设计自助服务的数据交付层,最终确定数据管理职责,建立治理委员会,并起草数据访问、使用和分发的政策。
02.准备工作
在进行业务识别和需求洞察的同时,定义数据分析师的能力基线和要求,作为后续课程设计和培训认证的重要参考依据。确定培训推广的目标用户,并设计梯度分级课程,通过“学+问+练+考”的方式,确保数据服务供给的质量和效果。
03.培训体系
设计并提供系统化培训,完成数据应用的自主建设,创建多个最佳实践案例,确保用户在技术支持和数据服务运营方面获得全面服务。同时,制定并执行人员激励与考核机制,进一步提升整体团队的效能和积极性。
04.技能竞赛
通过比赛吸引更多业务人员参与,并借此推广数据分析文化,以赛促学,以赛促用,提升用数意识,加强数据协作能力,交流跨部门业务经验,推动优秀成果在组织内推广复用。
05.常态化运营
建立常态化的全员数据化运营机制,构建包括培养体系、自助分析体系、激励机制和运营管理保障等内容在内的全面框架。通过根据推广路线图的全员参与,不断更新方法与技能,提升数据分析人员的能力,强化数据访问全流程链路,增加数据资产的应用深度。
在此基础上,加强ABI平台的运行监控,覆盖更多用户行为和平台运行状态指标,利用分析目录需求来促进数据共享与协作,确保数据运营持续优化。
方案价值
01.促进BI工具的广泛使用
从需求的0-1阶段到1-100的复用推广,最大化工具价值。通过赋能业务,人人都能成为数据分析师,提升决策效率和准确性,辅助业务优化和流程改进,促进信息共享和团队协作。
02.推动人才培养
通过系统化的培训,提升员工的数据分析意识、分析能力和逻辑思维,同时优化人力资源管理流程,构建完善的人才培养体系,为企业的持续发展提供坚实支持。
03.构建数据文化体系
通过培训让用户掌握分析技能,以赛促学、以赛促用,激励用户积极参与分析。建立有效的分析机制,助力企业优化业务流程、提升数据利用效率、降低成本,建立数字化文化,推动数字化转型。
通过这些措施,我们希望可以帮助企业克服数字化转型中的挑战,实现更高效、更智能的运营。
最佳实践
思迈特携手银行、证券、央国企等行业伙伴,成功举办了多场“数据分析师训练营”及“数据分析大赛”,为企业的数据分析文化建设提供了坚实的支持和推广。
某证券数字化转型办公室成立于2021年10月,以数字化转型为契机重塑企业协作模式和业务模式,注重技术与业务融合,以平台化和产品化的形式实现赋能和引领。2023年2月,数字化转型办公室以落实《集团公司劳动和技能竞赛三年规划(2023-2025)》为契机举办以Smartbi平台为依托的数据分析师训练营。
Smartbi为该证券制定了全员数据化运营推广方案,通过强化业技培训、举办知识竞赛和数据分析大赛,提升员工的数据分析工具应用能力,推动数据驱动的业务创新。与此同时,Smartbi还搭建了数字化转型的人才梯队,培养了277位持证数据分析师,沉淀了18个数据分析应用场景,建立了常态化运营推广机制,显著提升了业务管理水平和基层工作效率,为数字化转型奠定了坚实基础。
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