最近的调查发现，全球企业每年在数据分析技术和服务方面支出将近400亿美元，每年增长12%。然而，在一项对64家大企业的高管调查中，72%的受访者表示，他们尚未形成数据文化，约半数受访者承认，他们在数据分析方面没有形成有效竞争。
作为一个数据驱动型组织，需要的不仅仅是出色的技术和高质量的数据。除此之外企业中同等重要的，是合适的内部流程和文化。即企业正确引导激励措施并采取措施确保数据能够正确推动决策。
如果做不到这一点，就可能导致数据误用，并且对数据付出了较大的成本，失败后又无法找出真正的原因。
这样的企业是在对“数据驱动”进行伪装，拥有着数据基础、技术以及专业知识，但文化和流程与这些要素不一致，无法产生最佳结果。例如，数据是每个决策的一部分，可使用数据的员工会率先提出决策意见，再利用数据支持自己的决策。
这就解释了为什么企业在数据分析方面投资了不少成本，却鲜少成效。如今的企业所拥有的数据量比以往都多，但在人们脑中落地生根的传统思想（自下而上的决策方式）以及传统数据工具（周报和预制仪表盘），这样的企业文化意味着企业员工充分利用数据只能是空谈。
“伪数据驱动”常见表现有哪些呢？我们又该如何警惕？
根据平均值作出粗暴的决策
将客户、供应商和其它利益相关者作为一个整体来对待，并且简单粗暴地根据平均值作出决策可能会带来严重的后果。
试想一下，现在你的公司与一家在全球拥有500多家供应商的大型汽车制造商合作。公司现在确定，结款的最佳时间是提交发票后的30天，并按标准执行。
事实上，有些供应商在45天内无需付款，而一些供应商在25天后没有付款就会受到惩罚。所以一些供应商会不开心，并且有些业务会因为更早支付发票甚至支付不必要的滞后费而亏损。
您的组织可能确实在根据数据采取行动，但如果聚合掩盖了下面的现实，则数据无法提供完整情况。细微差别丢失，这可能导致收入损失以及关系受损。
每个人都有自己的个人结论
如果每个人都觉得自己的结论比别人的结论好，那这就是一个伪数据驱动的标志。当然每个团队确实都在根据数据采取行动，但如果他们的数据信息不同，结论很难一致，有些甚至还会被误导。
最可能的原因是数据孤岛，每个团队都在看自己的那一部分，也无法在哪些数据能够最终推动决策这个问题上统一意见。
是希望通过CRM系统中的数据还是营销工具中的社交数据来确定客户偏好呢？
在哪些数据很重要这个问题上达成一致，是指导决策和战略的重要前提。
所以首先，数据应在整个组织中统一提供，以便团队能访问统一的数据。
目标是得出有效的决策结论，而不是数据所有权。这就需要文化转变，放松对高级管理人员的数据控制权。
决策优先于数据
先作出决策，再找数据来支持是非常失败的：毕竟我们都倾向于相信自己的直觉。
首先，认识到直觉和经验在商业中仍然至关重要。关键是不要通过应用数据证明职位的合理性来误导他人。
如果数据被广泛共享，你可以依靠你的专业团队来发现见解和机会。领导者的工作是将他们的经验运用到这些见解中，并决定正确的路线。想法不仅仅是从领导者中开始，而是从数据开始。这可能需要抑制自我，并接受数据驱动的世界，但领导者在决定采取哪种行动方针方面总是起着至关重要的作用。
误导性激励
数据通常和绩效、奖金等挂钩，如果是不明智地采用，反而是适得其反的。
使用数据来推动激励是适当的，但目的应该用于激励而不是惩罚，否则它们会鼓励不良行为。平均15分钟解决呼叫而不是12分钟的客服人员可能被称为“工作效率较低”，但也可能产生更好的结果，例如更高的客户满意度，从而为整个业务作出贡献。
数据具有较大的潜力来改善客户服务、业务创新，但企业需要合适的环境来开发出潜力。数据应广泛、统一地分发，以便员工拥有共同的结论来源。
这可能需要重大的文化转变，但机会是巨大的。
