大数据，精益领导者：了解差异
在C套件中，大数据负责人必须能够显示大数据如何生成价值。如何针对大数据计划的投资；以及组织应采取的速度来实施它们。
就像1990年代的精益革命使制造公司提高了前所未有的生产力和效率水平一样，大数据有望将其提升到更高的绩效水平。但是到达那里将需要大数据领导者具有与精益领导者不同的高度特定技能和领导能力。
将大数据视为瘦肉的巨大扩展，这是一种诱人的 - 作为类固醇的分析。毕竟，精益和大数据都将定量和定性分析应用于涵盖供应商，运营和客户的关键流程。但是，也存在根本的差异，这些差异对领导有重大影响。
大数据生成策略
当然，站在一长串的管理方法的尽头，延伸到弗雷德里克·W·泰勒（Frederick W. Taylor），当然是一种旨在提高效率的制造业和业务策略。它旨在通过降低营运资金，提高生产率和消除废物（包括质量差的废物）来提高盈利能力。
新数据和分析技术和技术的进步无疑将为精益运营带来更大的严格性，但压倒性策略仍然相同。
大数据当然可以帮助完善定居的策略，但也可以用来找到新的，游戏策略。
杰出的首席数据官和首席数据科学家可以从企业的数据中获得洞察力，这些数据不仅可以带来更有效的运营，还可以带来新的商业模式，市场策略和制造和产品开发中的破坏性创新。
大数据始于市场
每种方法的基本目标差异 - 精益效率，大数据的见解 - 反映了它们的对比起点。
精益转型通常始于公司的核心运营，并向外辐射以涵盖面向客户的活动。与供应商合作的新方法和在商店地板上合作的原则最终找到了前往陈列室或销售人员的方式。
优化的端到端流程可实现更快的市场响应和更好的客户服务，从而带来有机增长，并且以较低的成本为生。
相比之下，许多公司的大数据转换通常始于商业面向客户的功能，例如营销，销售，服务和支持。乐动app下载
分析师借鉴了快速发展的技术以及从社交媒体等来源的交易和非结构化数据等结构化数据的爆炸，分析师采用突破性分析技术和深层市场知识来优化营销组合，改善客户体验并寻找战略性的空白。
大数据是黑匣子
很久以前，制造业的高级管理人员拥抱了精益。它不需要在C套件中的拥护者，在这里，所有职能领导者通常都对其进行了很好的理解，并且通过底线为自己说话。即使是那些并非完全专注于精益的公司，也应用了许多原则。
在C-Suite中，大数据仍处于起步阶段，对C-Suite的了解程度不高。在对话中，工业领导者经常告诉我，他们敏锐地意识到大数据的出现，但他们不确定如何产生直接影响或引导公司更有效地竞争。
一位这样的领导者说：“您当然无法避免所有的嗡嗡声，而且我们在整个公司中都有大量数据，但是未解决的问题是如何帮助我们解决我们的业务挑战。”
精益领导者，大数据领导者
鉴于这些差异，非凡的精益和大数据领导者的领导能力是什么样的？
埃贡·Zehnder（Egon Zehnder）开发了一种全面的领导模式，该模型涵盖了高级管理人员的十个核心能力。结合这项研究，我们最近的执行搜索和管理评估工作表明，杰出的精益领导者尤其是在其中三个领导能力上表现出色：团队领导力，变更管理和结果取向。
团队领导对于在整个业务中建立精益能力的功能至关重要，直到精益成为公司DNA的一部分。乐动app下载管理变革的能力对于将组织转变为新的工作方式并不断改进它们是必不可少的。
结果取向转化为无情的驱动器，以获得倾斜所产生的底线优势。此外，精益领导者通常具有一般管理方面的经验，这可以溢价日复一日地监督一致执行的能力。
出色的大数据领导者，虽然他们经常与精益领导者共享许多领导能力，但在三个截然不同的领域中显着出色：市场洞察力，客户影响和战略取向。他们擅长使用大数据来获得市场的洞察力和对客户的深刻知识。
它们不仅通过使用大数据来帮助建立牢固的客户关系，而且通过将大数据计划与运营联系起来，从而实现客户的影响。他们的战略取向使他们能够超越公司的当前环境，以新的方式连接点，并找到新的增长机会。
毫不奇怪，出色的大数据领导者具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中磨练他们的分析技能的经验。
在许多情况下，大数据负责人在职业生涯的早期就应用了其技术专业知识或工程角色，在那里他们对硬件，软件和应用程序生态系统获得了广泛的了解。他们通常还从事咨询实践，专注于基于数据的战略性的咨询实践，商业和运营转型，担任CEO和其他各种公司的最高领导者的可信赖顾问。
保持领先于曲线
咨询背景不仅提供有用的策略经验，还提供充当倡导者的能力。大数据产生的战略见解可能是新的新事物，并在依靠过去经验和机构智慧的组织中遇到了坚强的抵抗。
面对这种阻力，大数据负责人必须在整个企业中提出一个有说服力的案例，从功能筒仓中撬开数据，从这些功能上驱动数据驱动的项目，并将计划与操作联系起来。乐动app下载
在C套件中，这些领导者必须能够显示大数据如何生成价值。如何针对大数据计划的投资；以及组织应采取的速度来实施它们。
这是一个艰巨的任务：一个可以运用分析技能，提高战略和战术决策的质量和速度的领导者，并为新的竞争和发展方式提供业务案例。好消息是，它仍在游戏的早期，制造商仍然有时间做对。实际上，在竞赛中，制造业比大多数其他部门都不远。
根据IBM即将进行的一项研究，只有大约四分之一到三分之一的公司试行了一项大数据计划或制定了两项或更多此类倡议。除制造业外，该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，能源和化学药品以及保险。
坏消息是，机会之窗将很快关闭。大数据才能是短暂供应的，它的竞争只会变得更加激烈。为了保持领先地位，工业公司将需要采取紧迫感，现在投资大数据领导者，并实施人才发展计划，以在整个业务中建立更广泛的分析能力。
这样一来，他们应该牢牢牢记出色的大数据才能是什么样的：真正的领导者，他们同样轻松地了解分析和倡导，系统，策略以及市场以及制造业。否则，大数据可能会令人失望。
本文首先发表工业周并在杂志的允许下在此网站上重新发布。
