資料分析：如何將原始資料轉化為有價值的行動？

如何實現資料驅動？如果不應用上下文、戰略和能力方面的知識，您就無法直接從資料跳躍到行動。

同一組資料將導致不同的見解：取決於誰在看它，他們在尋找什麼，他們能夠看到什麼，他們想要做什麼，以及他們甚至可以想到做什麼……

兩個會計師檢視同一組賬本有不同理解：他們對背景上下文的瞭解讓他們把賬本上的原始資料變成資訊。

他們很可能會得到彼此相似的資訊。如果他們知道企業主想做什麼，他們也能對企業的健康狀況提供見解，並提出行動建議。

將原始會計資料轉化為可操作的見解需要多層知識。

我在各種資料中都看到了類似的模式。

示例 1：電子商務跟單商的可行見解

這個模型是我在Qubit的工作中首次出現的。我們的團隊試圖利用從網站上收集到的原始資料，為電子商務商戶提供可操作的見解。

我們知道我們有大量的資料。我們知道我們的客戶真的希望我們能將其轉化為可操作的洞察力。我們只是不知道如何做。

最後，我們嘗試了5份報告，在我們找到一份有希望的報告之前，完全沒有達到目標。我們又對報告進行了十幾次迭代，並在此過程中獲得了大量的知識，然後我們才成功地實現了上述的三個跳躍，將原始資料轉化為有價值的行動。

• 我們必須瞭解他們的背景上下文：他們的角色和環境，但特別是他們如何解釋資料--他們講述的故事。
• 然後，我們必須更多地瞭解他們的戰略，以便我們能夠過濾所有的資訊，只顯示重要的部分，而不是背景噪音。對他們來說，成功和失敗是什麼樣的？哪幾個資訊對他們來說是突出的或令人驚訝的？這些就是洞察力--改變他們考慮下一步行動的資訊片段。
• 最後，我們意識到，許多見解建議他們在時間有限的情況下不能採取的行動。我們瞭解到我們需要通過為他們建立一些新的功能來提高他們的能力。

最終的報告和功能與我們開始時想象的都不一樣。

案例2：在Pivot Triggers中理解資料

在完成上述舉措後，我記錄了團隊的工作方式，以便與其他團隊分享--這就是Pivot Triggers。

這種資料→可操作的洞察力模型也出現在Pivot Triggers中：

當我們試探分析時，會做一些在我們控制範圍內的事情，並希望在我們控制範圍外的行為者會做出一些回應。我們尋找這些行為會給我們帶來的訊號，我們總是在問：我們需要看到什麼訊號才能覺得我們要繼續執行我們的計劃？

這些訊號就是我們的原始資料。有些是數字，有些是定性的反饋，有些則像我們在進行探究時潛意識發射的情緒狀態一樣微妙。

我們最終得到的訊號總是多於我們去尋找的訊號。即使如此，我們也知道我們所關注的只是所有可能資料中的一小部分。另一方面，這比我們不探測時得到的資料要多得多！然後我們進行探測後的回顧。

然後我們做一個 "探查後回顧"，按照上面的小知識跳躍，把訊號變成一組新的探查（也就是把資料變成行動）。

下面是這種模式的步驟：

第一步：檢視資料

首先，我們分享和審查資料——原始訊號——但保留判斷。

• 什麼是冷酷的硬數字？
• 我們得到了哪些定性資料？
• 我們是否注意到其他任何訊號？例如，工作量比我們預期的多還是少？一路上讓我們感到驚訝的是什麼？

第二步：是什麼？

有了對我們的背景上下文知識的武裝，我們能做出推斷，將資料轉化為資訊。

• 我們認為這些資料意味著什麼？
• 訊號與我們設定的觸發器相比如何？（我們在開始之前為每個訊號設定了一個觸發水平，這樣我們就無法擺脫健康的認知失調。
• 我們如何看待這些比較？我提醒他們，我們在這裡沒有成功或失敗，我們只是收集資訊。
• 這裡到底發生了什麼？我推動團隊就資料的含義提出至少3 個不同的故事。我們不想陷入一個簡單的故事。

第三步：那又怎樣？

基於這些資訊，並以我們的戰略知識為武裝，我們將資訊轉化為洞察力——關於哪些新選項可能值得探索。

• 我們回答了一個大問題：我們是繼續投入更多還是轉向？
• 投入！：當資訊指向更多投資時，這會建立我們的動力和信心。我們經常看到比我們最初的想法更令人興奮的新選擇。齊頭並進的對齊現象開始出現。
• 轉向！：當資訊將我們指向一個支點時，這有助於我們重新思考。有時我們會放棄整個事情，但大多數時候，我們會偏離最初的計劃並創造新的選擇。我們在探索中停留的時間更長。

第四步：現在怎麼辦？

基於洞察力，並憑藉對我們能力的瞭解，我們將洞察力轉化為行動。

• 我們設計了一套新的探針來探索我們的一些新選擇
• 有時接下來的探測非常明顯，有時我們需要做更多的思考，甚至​​增加我們的能力

這是圖表形式，但使用了我們在 Pivot Triggers 中使用的詞：