“略”有不同 | 加足燃料，为数字化升级积蓄新势能！
上篇咱们讲了“如何积累海量的高质量数据”，本篇咱们接着上一期的话题来讲讲企业应该如何审视组织变革和人才培养以推动数据管理落地构建、执行精进以及长效迭代。
从组织层面的视角出发，打造富有敏捷性和运营力的韧性组织以激发业务潜能，发挥人才精进与锐意创新的工作激情，是实现业务持续创新的管理保障。数据治理与管理不是一个概念层面的定义，也并非根据单次规划就能建设完美，还是需要结合业务的发展在持续落地的实践中动态调整，不断改进。
因此，结合本行业本领域的业务特色、业务形态以及组织资源等，制定适合于数据管理的组织模式与人才培养体系至关重要。当前，能够充分借助外部技术及团队为组织赋能是快速高效构建成功数据管理团队与人才培养体系的捷径。
创略科技也认识到这一点的重要性，基于过去多年的服务实践打造了以数据运营培训和认证体系建设的整套方法论，提供基于数字化转型的课程体系和人才梯队培养模型，在企业实际状况的基础上梳理、设计适合企业的数据组织架构，于全流程的环节赋能企业提高组织敏捷性和适应性，以数据联动组织，提升组织运营与决策能力。
下篇：协同迭代，构建数据驱动组织运营
面对常态不确定性与市场快速更迭的竞争环境，海量的数据给予企业不断开发新潜能的动力，探索适配于数据驱动的新式管理策略与模式，以此撬动业务发展的无限边界。
通过高质量数据的积累与价值发挥，企业建立起富有管理实践成效与前瞻性的自演进组织，进行组织效率与结构的双升级，打造可持续迭代的敏捷决策力和运营力。
1.数据驱动的组织决策力：
“数据驱动组织决策力”在公司业务形态、组织基础等多要素的共同主导下，其构建理念和实现路径、落地方式都不一样，却对提升组织管理效能发挥至关重要的作用。相对于传统决策方式，企业通过实时获取、分析的海量高质量数据，以数据驱动精准有效识别、培育客户，于目标群体挖掘与运营降低成本，通过提供多种附加价值获得长期回报。
以新一代数字技术为支撑的组织架构首要实现的是“在线化”，将原本依托于线下的组织构建、部门沟通与协作、全链路业务流程等关键要素和环节以数字化的形式储存在CDP之内，以CDP内部良性的数据流动机制促进技术、人才及组织决策力的培育、积累与发挥，通过组织创新适配于数字化转型下的组织架构与职能实现小步迭代、灵活决策的组织模式。
2.自演进组织运营模式：
从组织的演化视角，企业依据本身行业特性、业务特性、组织基础以高质量数据的全流程运营积极推进组织变革，不止步于“线上化”，以数据驱动组织向自动化、智能化方向迈进，可选用矩阵制、小组制、网络式、混合式等多种组织演化方向，并根据数据洞察调整至最佳运营模式。
任何要素的转型变革都会改变组织固有的协同习惯，高质量数据集成的链路流程会推动打通部门壁垒，于CDP内实现数据驱动组织业务重构，并通过数据流程机制的再创新以协调转型矛盾、构建自主性强的组织文化。
基于全链路高质量数据的沉淀，企业通过智能洞察分析与AI动态建模，进一步实现业务运营与组织管理间的互联互通，渐进推行逐步构建“数据驱动的新型运营模式”，从而动态匹配数据驱动的业务创新与扩展。
3.人才先行的培养阵营：
不论是在技术产品的搭建过程，还是长期运营迭代的过程，组织都需要吸纳与培养核心优秀的人才加入其中以增加企业运营的核心竞争力，尤其是基于业务推动策略和和组织转型的演进需求，要注重对核心业务场景关键人才的引进与培养。
数字化转型升级对新一代从业者提出了更高的要求，对企业人才梯队培养亦提出了前瞻性部署与动态调整的双向升级需求。基于业务战略规划与数字化人才体系标准的布局，从职员职责、组织架构以及短期项目等多视角，定制持续性的培训与能力认证，将数据治理与管理真正落地于实际业务场景。
针对上述数据管理流程与组织架构变革，企业可以借助外部人才及培养体系引进相关知识能力、和经验以快速构建与升级原有体系，创略科技亦基于过去多年的企业服务实践以产品为基础、以技术以动力，持续通过技术+服务赋能企业基于业务形态沉淀高质量数据，以应用AI算法模型实现业务价值，驱动企业逐步构建起自动化、智能化的组织运营体系。并基于整体建构创建了具备行业Know-how、懂业务场景、数据逻辑、系统搭建、策略分析的运营团队，帮助企业从顶层设计出发自上而下规划布局组织架构与职能，再自下而上落地培养基于业务的持续性的培训与能力认证，与企业一起驱动基于AI的CDP持续发挥业务应用价值。
数字化时代，处于全新开端的企业面对不确定的市场环境，除了持续关注技术赋能趋势，还要怀抱开放的心态以快速变革企业组织，打造敏捷性的创新组织。在运营高质量数据的同时实现数据挖掘驱动业务增长，探索沉淀组织“智慧”的模式以应对新事物、新业态的出现与变革，从而获得穿越周期的自驱力把握历史机遇，构建持续的韧性增长。
