数据分析可以使模型发挥作用、创建数据资产，或者解决企业的库存问题。但在运用数据分析过程中，许多分析主管有时会忽略一个重要元素——变革管理。

　　实际上，数据分析本身就是一项变革管理活动：需要确定利益相关者，让他们参与进来，并协助指导其转型直至交付价值，甚至走得更远。企业要在数据分析方面转型成功，不仅取决于技术解决方案的有效运用，还取决于适当的变革管理。换言之，企业既需要推动业务发展，又需要懂得如何从后见之明转变为先见之明。

　　开始推动数据分析方面的转型时，有必要让利益相关者具备必要的业务知识，并向其明确说明这是一个变革管理过程。在扩展数据分析工作方面目前尚未有通用的方法，但大数据在企业中的战略实施框架通常涉及三个关键阶段：预扩展阶段、扩展阶段和建立例行分析阶段（见图1）。

扩展数据分析工作

　　在预扩展阶段，相关规划要始终围绕企业、部门和团队来实现业务愿景。基于此，数据分析团队需要制定一个囊括潜在项目、利益相关者和整体分析愿景的战略。例如，如果企业战略是扩张某些市场，数据分析团队就要与利益相关者合作，制定符合企业战略并优先考虑这些市场的项目。

　　然后上述内容会反映在企业的组织设计中：团队是否具备所需的技能？公司使用的是哪种数据分析组织设计？是使用集中处理所有分析的组织设计，还是使用混合模式即在职能部门处理分析的模式？公司是否需要进行正式的组织架构调整？这会驱动公司建立并支持分析驱动的文化，亦即一种将数据分析嵌入业务的文化。这正是变革管理发挥作用的地方。

　　第二阶段是扩展阶段，包括创建团队、配置技术以及解决其他相关问题。比如，企业有数据资产吗？质量如何？项目还需要其他哪些技能？需要数据工程技能还是特定的数据科学技能？在这一阶段，清晰、透明的沟通也很重要。数据分析项目通常采用敏捷方法，这意味着需要交流其中的变化、取得的成功和面临的挑战。

　　最后一个阶段则证明数据分析已成为业务密不可分的一部分。在该阶段，企业完全能自如地运用数据分析。

开始分析

　　现在我们了解了这个长期的分析框架，那么，接下来该如何开始分析、实施变革管理并获得对变革管理的支持？在努力进行价值驱动的分析时，第一个问题必须是：哪些项目可带来最大化的价值？企业的数据分析应该是价值驱动的，而不仅仅是公司简介中的几句话。

　　这也是真正需要合作的地方。启动变革管理，要从研究哪些分析计划具有价值并能推动业务发展开始。创建能快速产生增量收益的临时战略和路线图，和团队一同尝试了解如何快速增加价值，还要建立一个原型或概念，使团队能够看到收益以及项目的雏形。

　　简而言之，数据分析变革管理流程可以分解为以下三个长期的任务或职责：

　　1.管理利益相关者。在沟通中保持透明，并向利益相关者介绍分析和敏捷方法（有关敏捷方法的更多信息，可参考《如何更好地运用敏捷项目管理》，刊发于《战略财务》中文刊2019年第6期，英文刊链接bit.ly/3nSjuHH）；《简析敏捷项目管理》，刊发于《战略财务》中文刊2019年第3期，英文刊链接bit.ly/2ZEpWK5）。到扩展数据分析工作阶段，会接到好消息，也会面临挑战。如使用敏捷方法时，出现的问题可能既非分析问题也非业务问题，而是团队需要合作解决的项目问题。作为一个团队（包括业务和分析人员），我们需要解决这种问题。这就是变革管理，沟通至关重要，透明也必不可少，所有信息都需要共享，如此才能评估所面临的挑战。

　　2.识别机会。在需要时能有效改变路线并重新确定优先级。如果你正在执行一个项目，在一项业务需求出现时，要对其进行适当的分析。这很适合向团队介绍敏捷方法，让团队熟练使用这种方法。

　　3.合适的合作伙伴。找到战略技术合作伙伴，与他们密切合作。建立开放的沟通渠道，快速确定合作伙伴可以如何支持项目以及需要哪些工具。

　　扩展数据分析工作的核心是一个变革管理流程，该流程着眼于战略、生态系统和路线图。在开始之前，确保你了解如何扩展分析工作、拥有的机会以及不同的选择。

Fatema El-Wakeel，CMA，联合利华全球数据平台负责人，IMA全球董事会及IMA技术解决方案与实践委员会成员。可通过领英bit.ly/3u7gzMT与她联系。

于婕 译，郭强 校