大数据，精益领导者:理解差异
在高管层，大数据领导者必须能够展示大数据是如何产生价值的;大数据项目的投资应该如何定位;以及组织应该以多快的速度来实施它们。
正如上世纪90年代的精益革命将制造企业的生产率和效率提升到了前所未有的水平，大数据有望将它们的绩效提升到一个新的水平。但要做到这一点，大数据领导者需要具备一些与精益领导者不同的高度特定的技能和领导能力。
人们很容易将大数据视为精益的戏剧性延伸——就像打了兴奋剂的分析学。毕竟，精益数据和大数据都将定量和定性分析应用于包括供应商、运营和客户在内的关键流程。但也存在根本性的差异，而这些差异对领导力有重大影响。
大数据催生战略
从弗雷德里克·w·泰勒(Frederick W. Taylor)开始，在一长串管理方法中，精益当然是一种旨在提高效率的制造和商业战略。它旨在通过减少营运资本、提高生产率和消除浪费(包括质量差造成的浪费)来提高盈利能力。
新数据的洪流和分析技术和技术的进步无疑会给精益运营带来更严格的要求，但最重要的战略仍然是一样的。
大数据当然可以帮助完善一个既定的战略，但它也可以用来发现新的、改变游戏规则的战略。
杰出的首席数据官和首席数据科学家可以从企业内外的数据中获得见解，不仅可以带来更高效的运营，还可以带来新的商业模式、市场战略以及制造和产品开发方面的颠覆性创新。
大数据始于市场
每种方法在基本目标上的差异——精益的效率，大数据的洞察力——反映了它们截然不同的出发点。
精益转型通常从公司的核心业务开始，向外辐射，包括面向客户的活动。与供应商和车间合作的新方式所蕴含的原则最终会在展厅或销售队伍中得到体现。
优化的端到端流程使更快的市场响应和更好的客户服务能够带来有机增长——而且所有这些都以更低的成本实现。
相比之下，许多公司的大数据转型通常从营销、销售、服务和支持等面向客户的商业职能开始。乐动app下载
借助快速发展的技术和结构化数据(如交易数据)的爆炸式增长，以及来自社交媒体等来源的非结构化数据，分析师运用突破性的分析技术和深厚的市场知识来优化营销组合，改善客户体验，并寻找战略空白。
大数据是一个黑匣子
制造业的高级管理层很久以前就开始接受精益。它不需要在高管层中倡导，在那里，它通常得到所有职能领导者的充分理解，并通过底线为自己代言。即使是那些不完全以精益为中心的公司也应用了它的许多原则。
大数据仍处于起步阶段，企业高管对它的理解远不及企业高管。在交谈中，行业领袖们经常告诉我，他们敏锐地意识到大数据的出现，但他们不确定大数据将如何产生立竿见影的影响，或引导他们的公司更有效地竞争。
“你当然无法避开所有的话题，”一位这样的领导者表示，“我们在整个公司拥有大量数据，但没有答案的问题是，这些数据将如何帮助我们解决业务挑战。”
精益领导者，大数据领导者
考虑到这些差异，卓越的精益领导者和大数据领导者的领导形象是什么样的?
亿康先达(Egon Zehnder)开发了一个全面的领导力模型，包括高级管理人员的十项核心能力。结合上述研究，我们最近的高管搜索和管理评估工作表明，优秀的精益领导者尤其擅长其中三项领导能力:团队领导、变革管理和结果导向。
团队领导对于跨职能部门在整个业务中构建精益能力至关重要，直到精益成为公司DNA的一部分。乐动app下载管理变化的能力对于将组织过渡到新的工作方式并不断改进它们是不可或缺的。
结果导向转化为对精益所能产生的底线利益的不懈追求。此外，精益型领导者通常具有综合管理经验，这就非常重视日复一日、年复一年地监督一致执行的能力。
优秀的大数据领导者通常与精益领导者具有许多共同的领导能力，但他们在三个截然不同的领域表现突出:市场洞察力、客户影响力和战略导向。他们善于利用大数据获取市场洞察和对客户的深入了解。
他们不仅通过使用大数据来帮助建立牢固的客户关系，还通过将大数据计划与运营联系起来，以一种对客户产生影响的方式实现客户影响。他们的战略定位使他们能够超越公司当前的背景，以新的方式将点连接起来，并找到新的增长机会。
毫无疑问，杰出的大数据领导者都有强大的分析和技术背景，包括高级科学学位和在领先公司磨练分析技能的经验。
在许多情况下，大数据领导者在职业生涯早期就将他们的技术专长应用于IT或工程角色，在那里他们对硬件、软件和应用生态系统有广泛的了解。他们还通常从事基于数据的战略、商业和运营转型的咨询业务，为各种公司的首席执行官和其他高级领导人担任值得信赖的顾问。
保持领先
咨询背景不仅能提供有用的战略经验，还能充当倡导者。大数据产生的战略见解可能是全新的，在依赖过去经验和机构智慧的组织中会遇到强烈的阻力。
面对这样的阻力，大数据领导者必须在整个企业范围内提出有说服力的理由，将数据从功能孤岛中撬出来，在这些功能之间推动数据驱动的项目，并将计划与运营联系起来。乐动app下载
在高管层，这些领导者必须能够展示大数据是如何产生价值的;大数据项目的投资应该如何定位;以及组织应该以多快的速度来实施它们。
这是一个很高的要求:一个能够运用分析技巧、提高战略和战术决策的质量和速度、并为新的竞争和增长方式提供商业案例的领导者。好消息是，现在还处于起步阶段，制造商仍有时间把它做好。事实上，在将大数据投入使用的竞赛中，制造业并不比大多数其他行业落后。
根据IBM即将发布的一项研究，只有大约四分之一到三分之一的公司试点了一项大数据计划，或实施了两项或更多这样的计划。除了制造业，这一范围内的行业还包括金融服务、医疗保健和生命科学、技术、专业服务、能源和化学品以及保险。
坏消息是，机会之窗将很快关闭。大数据人才供不应求，对大数据人才的竞争只会越来越激烈。为了在竞争中保持领先地位，工业企业需要有一种紧迫感，现在就投资于大数据领导者，并实施人才发展计划，在整个业务中建立更广泛的分析能力。
在这样做的时候，他们应该牢牢记住卓越的大数据人才是什么样的:真正的领导者，在分析和宣传、系统和战略、市场和制造方面都同样得心应手。否则，大数据可能会让人非常失望。
本文首次发表在《工业周刊》上，经杂志许可，在本网站上重新发表。
