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据说一个普通人每天要做大约35000个决定。这些决定大多是小事，比如是否多吃一口早餐。但是，如果你是一个商业领袖，有时候你的很多决定都非常重要，更重要的是，它们关系到公司的生存。所以你做决定的时候要考虑很多方面，不能空穴来风，不能凭空想象。

对于初创公司的领导者而言，很多好决策都是受数据驱动的。决策要有正确和完整的数据，一切都必须基于信息和数据来“刨根问底”、分析本质。

你的数据有多好？

过去，人们认为数据只是业务活动或流程的附属产品。比如一些创业公司在销售过程中收集到的客户数据，往往保存在企业管理系统中，除非以后需要，基本不使用。

随着时代的进步，越来越多的企业意识到了数据的价值，尤其是很多领导都发现，

通过数据进行决策可以让过程变得简单，不单让人有了更可靠且可预测的决策过程，更让每个人都能知道一切决策都并非主观臆断，而是有理有据，尽可能客观的。

因此，数据的质量非常重要。我们，建议初创企业确保拥有一套灵活的数据采集与查询工具，从而形成原始信息库。

然而，一个数据库拥有数以亿计甚至数百万计的原始数据是正常的。找到正确的方法来帮助企业领导者清晰地分析有用的结论并不容易。因此，许多企业不得不成立相应的数据团队，以方便以后正确使用这些数据。

数据驱动决策，该怎么做？

虽然今天很多企业已经意识到数据驱动决策的重要性，开始积极招聘数据分析师、数据工程师、机器学习工程师和人工智能工程师.但他们没有相应的数据策略，这往往导致数据仍然没有摆脱其作为商业活动“附属产品”的本来面目。

那么，如果你的创业有数据驱动决策的意图，那么开启整个过程的正确方式是什么呢？

首先，你需要指派一名数据主管，或首席数据官。

此人的主要职责是公司范围内的数据管理，并确保数据作为组织战略资产的价值。这意味着他必须与每个部门形成合作关系，以设计一种获取、存储、管理、共享和使用属于自己公司的数据的通用方式。更重要的是，他应该确保企业拥有数据驱动的思维和决策文化。

其次，数据主管/首席数据官要制定一项符合公司主要目标的数据策略。

这种策略应该从广阔的视角真正了解公司的业务，考虑产品、运营、流程优化和合规性等各个方面。不同领域的数据策略会有很大不同。例如，产品相关策略需要快速发现和整合数据源，并专注于提高效率、降低成本和提高质量。

简而言之，数据策略应该与业务策略相结合，并明确优先级和未来计划。业务和产品人员应与数据总监/首席数据官密切合作，共同制定数据战略。

最后，公司要吸引数据策略所需人才。

随着初创公司数据战略的明确和企业规模的不断扩大，需要更多的技术角色参与进来。例如，在数据集中方面，公司可能需要数据架构师、分析师和集成专家；.

在业务优化中，应考虑生态系统扩展和数据分析应用，因此可能需要数据科学家、数据建模师和业务分析师；。在市场创新方面，公司可能也需要。

可视化专家,用一种更容易理解方式传递复杂的数据信息。

数据驱动存在盲点吗？

答案是肯定的。

之前就有过这样的案例：一些手机游戏开发者分析了数据，发现手机上收到推送通知的用户更加活跃，于是决定给这些用户发送更多的推送通知。没想到，这个决定适得其反。——越来越多的用户开始忽略这个信息，相当一部分用户最终关闭了推送功能。

因此，正确的数据测量和衡量对于构建数据驱动和基于数据的企业文化非常重要。在基于数据的决策中，初创公司的领导人需要尝试去理解数据背后的故事。

以上面的手机游戏开发者为例，用户从推送的内容中找到价值，而不是推送本身。为了做出正确的决定，我们需要知道用户喜欢哪些推送，以及他们为什么认为这些推送有价值。

此外，值得一提的是，许多初创公司发现，他们将面临的许多困难决策可能是由早期的一系列错误造成的。无论是初创公司还是大型企业，都很难准确把握前期数据所反映的趋势。但是，如果我们忽略了这些趋势，只依靠现有的数据来做决策，往往以后会有麻烦。