网状团队的劣势包括有明显的核心(网状团队的劣势包括哪些)

作者:黄小伟,就职于有赞数据分析团队,知乎专栏:中国R语言社区、R语言中文社区 |27,000+关注、200万+阅读


对于一家商业型组织,其结构一般类似于网络结构,尤其是互联网企业,与传统企业结构差异较大。这种结构一般通过业务模式、组织架构、项目、兴趣主题等形式进行连接,形成一个极其复杂又充满活力的复杂网络结构。如下图:

网状团队的劣势包括有明显的核心(网状团队的劣势包括哪些)

在这种组织结构中,分析团队,包括但不限于商业分析、数据分析、数据运营、业务分析等,核心都在解决同一个问题:网络型组织的复杂决策分析问题,区别只是在业务命题的复杂度层面。

要解决这个问题,有几个前置思考问题:

1. 假设是一家5000人的公司,那么就有5000个网络节点。如果每人有1个Idea期望得到数据验证,那么就是5000个问题…!要想使整个组织充满活力,就要具备与之匹配的问题验证能力,这是一个复杂的规模与效率问题。

2. 认知一致性是第二个挑战,网络型组织中任何个体不再单一存在,针对同一对象必须保持认知层面的一致,否则整个组织必然效率低下。

3. 规模与效率、认知一致性是网络型组织的基础建设,而如何高效运转,是决策分析质量问题,它如何与业务预期/结果能够保持正相关?根据我的个人感受,这是非常难的一件事情。它核心需要解决的其实是决策分析如何与业务形成一个新的系统循环,并产生正向牵引力。

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因为对于决策分析从业者而言,自身往往不在正常业务链条之中,地位也相对较低。

4. 新的系统循环如果构建,可以通过单点驱动,并借助网络组织的自身特性,快速对其他节点形成正向影响,进而提升组织的数据文化,逐步成为决策驱动型先进组织,在整体战斗力上具备更持续的优势。

从上述几个前置问题来看,对于分析团队,其实面临的就是两个问题:

1. 数据孤岛:基于对业务数据的治理、SOP链路优化及数据工具建设,可以解决决策分析规模与效率、认知一致性的问题。

2. 信息孤岛:对于新的系统结构的建设,其实是要证明决策分析与业务策略、业务结果之间是否存在正向相关性,并将其塑造成一种组织文化。

为什么归结到信息孤岛?是因为决策分析在能力与认知层面完全不同于数据孤岛阶段,它是信息驱动型,能否构建符合业务需要的信息获取与消化机制,是该系统结构能否成形的关键卡点。

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新的系统结构建设是我在思考与推进的内容,期待与有兴趣的同学一起交流,也欢迎加入我们团队。

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