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如何产生价值;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业绩提升到一个新的水平。但要实现这一目标，需要大数据领导者具备一些与精益领导者不同的高度具体的技能和领导能力。
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到包括供应商、运营和客户的关键过程中。但两者之间也存在根本性的差异，而这些差异对领导力有重大影响。
大数据产生策略
从弗雷德里克·w·泰勒(Frederick W. Taylor)开始的一长串管理方法中，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金、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大的严格性，但最重要的策略仍然是一样的。
大数据当然可以帮助完善既定的战略，但它也可以用来寻找新的、改变游戏规则的战略。
优秀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洞见，不仅可以提高运营效率，还可以带来新的商业模式、市场战略和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。与供应商和在车间工作的新方式的基础原则最终会在展示厅或销售队伍中找到它们的方式。
优化的端到端流程可以使更快的市场反应和更好的客户服务带来有机增长——而且所有这些都以更低的成本。
相比之下，许多公司的大数据转型通常从面向客户的商业职能开始，如营销、销售、服务和支持。乐动app下载
利用快速发展的技术和爆炸性的结构化数据(如交易)和非结构化数据(如社交媒体)，分析师运用突破性的分析技术和深入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
制造业的高级管理人员很久以前就接受了精益。它不需要最高层的提倡者，在那里，所有职能领导通常都能很好地理解它，并通过底线为自己说话。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现在。在交谈中，行业领袖经常告诉我，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直接影响，或如何引导他们的公司更有效地竞争。
“你当然无法避免所有的话题，”一位这样的领导者表示，“我们在整个公司都有大量数据，但尚未解决的问题是，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力是什么样的?
亿康先达开发了一个综合的领导力模型，包含了高管的十项核心能力。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个领导能力:团队领导、变革管理和结果导向。
团队领导对于跨部门参与，在整个业务中建立精益能力至关重要，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，精益领导通常具有综合管理的经验，这就重视日复一日、年复一年地监督一致执行的能力。
优秀的大数据领导者虽然经常与精益领导者分享许多领导能力，但他们在三个截然不同的领域表现突出:市场洞察、客户影响和战略导向。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帮助建立强大的客户关系，还通过将大数据计划与业务以一种对客户产生影响的方式联系起来，从而实现对客户的影响。他们的战略定位使他们能够超越公司当前的环境，以新的方式连接这些点，并找到新的增长机会。
不出意外，杰出的大数据领导者都有强大的分析和技术背景，包括高等科学学位和在领先公司磨练分析技能的经验。
在很多情况下，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或工程领域，在这些领域他们对硬件、软件和应用生态系统有广泛的了解。他们通常也从事基于数据的战略、商业和运营转型的咨询业务，为不同公司的首席执行官和其他高层领导提供值得信赖的顾问。
保持领先
咨询背景不仅提供了有用的战略经验，还提供了作为倡导者的能力。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可能会遭遇强烈抵制。
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，从功能竖井中撬出松散的数据，跨这些功能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如何创造价值;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。
这是一项艰巨的任务:一位能够运用分析技能、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出商业理由的领导者。好消息是，这仍处于游戏的早期阶段，制造商仍有时间把它做好。事实上，在利用大数据的竞赛中，制造业并不比大多数其他行业落后多少。
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，或实施了两项或更多这样的计划。除了制造业，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、能源和化工以及保险。
坏消息是，机会之窗将很快关闭。大数据人才短缺，竞争只会更加激烈。为了保持在竞争曲线的领先地位，工业企业将需要采取紧迫感，现在就投资大数据领导者，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，卓越的大数据人才应该是什么样的: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自如。否则，大数据可能令人大失所望。
本文首次发表于IndustryWeek并在杂志的许可下在这个网站上转载。
