化数据为权力 CIO一只脚踏进核心层

 CIO在">数据收集、整理、展示等方面已经做了很多工作,
但是这些数据对看到数据的人发挥作用了吗? 对企业的管理起到应
有的作用了吗?如果CIO没有为这写数据赋予管理权力,
前面所做的工作还是意义不大。

  数据一定对企业及企业员工的行为有约束力,这样的数据分析工作才有了实际的价值。笔者在所在医院成功的把一些数据转化成了管理权力,这些管理权力的表现形式多种多样,比如管理文件、新的作业流程、新的考核体系。在出台和运用这些管理权力的同时,数据分析人员自身的管理权限也大为增强,逐步进入企业的管理核心层,并对指导业务发挥着越来越大的作用。

  数据变权力的两种途径

  1、管理文件。在笔者所在医院,主要体现在《控药文件》上。我们是从2003年开始每个月都做做药品的统计指标,主管业务的院长经常在会议上谈到这些指标。但是在实践中,这些管理举措的实际作用都不大。

  于是在2003年下半年,我建议做成正式的管理文件下发给各有关部门,用统计指标控药。形式的改变,效果非常明显,各部门都认真执行,药品比例很快就降了下来。

  随后,我们在针对控制卫生材料、低值易耗品、水电办公费用时,也是把这些指标采用管理文件的形式下发了。

  2、绩效管理。就是要把CIO所做的数据分析结果与每个员工的工资奖金直接挂钩。

  笔者所在医院从2006年开始做绩效管理。绩效管理方案是经过职工代表大会通过,对所有职工的约束力更强。在具体进行绩效管理时,我们选择了25个指标对科室及员工个人进行考核,这些指标都是直接来源于我们长期的数据分析结果,由于与员工的经济利益直接相关,科室及员工都会反复主动跟我们沟通,使指标的选择、权重的确定、指标值的确定更趋合理。

  数据分析人的权限变化

  在把数据转化为管理能力的过程中,数据分析人员的自身权限也发生了变化。以往,数据分析人员总把自己定位为参谋,但是参与管理以后,就不能总在幕后了。比如做企业预算,数据分析人员因为可以提供过去的历史数据就成为主要参与人员之一。再比如又比如任免干部、职称聘用时,企业同样需要数据分析人员提供该员工的业绩数据作为参考甚至主要考虑因素。

  在这个过程中,数据分析人员慢慢就从幕后走向了台前。当然,也需要数据分析人员自己主动加强对业务的熟悉,并能分析数据与业务之间的内在关系,这样说出来的意见才有理有据,才会实现从“参考”到“主导”的变化。

  CIO也应该不失时机的为数据分析人员争取相应的权力和职位,使其权责匹配才能更好的发挥应有的作用。

  从全院到科室,逐层渗入

  在数据分析工作初期,数据分析人员常常是从企业全局考虑的,主要也是为企业高层管理所用。其实各个科室及部门对数据也有需求,而且会更有效、更实用。。比如医院药库里药品库存数据分析、科室里病人疾病谱的分析这些都可以为科室所用。

  所以,数据分析工作可以随着工作进程逐级逐步的深入和细化,特别是逐层渗入到业务科室中,帮助科室解决一些具体的问题,这样就能很好的实现数据与业务的紧密融合。

  于此同时,数据分析人员要特别注意要善于保护自己。因为很多工作数据化以后可能会对科室的利益格局产生影响,会引发科室内部斗争或与数据分析人员之间的冲突。数据分析人员要做好心理和数据方面的多重准备,不要陷自己于被动境地。

时间: 2024-09-30 08:09:13

化数据为权力 CIO一只脚踏进核心层的相关文章

XML串行化数据基础

xml|数据 XML文档使用越来越普遍,我们常会把一些系统设置等文件用config或XML文档存文在程序目录下..Net的串行化数据是一个很令人心动的技术,可以很方便地读取一定格式或保存成文件.下面做个简单了练习,对XML串行化作些初步了解.(注:我是在WINDOWS应用程序上做的练习,因怕建立ASP.NETA工程麻烦,下面一大堆东西.其实除了路径外,程序写法基本一致). 先编写一个需要串行化的类,该类是设置一个操作权限的设置文件 using System; namespace Hellosea

XML串行化数据的基础

xml|数据 XML文档使用越来越普遍,我们常会把一些系统设置等文件用config或XML文档存文在程序目录下..Net的串行化数据是一个很令人心动的技术,可以很方便地读取一定格式或保存成文件.下面做个简单了练习,对XML串行化作些初步了解.(注:我是在WINDOWS应用程序上做的练习,因怕建立ASP.NETA工程麻烦,下面一大堆东西.其实除了路径外,程序写法基本一致). 先编写一个需要串行化的类,该类是设置一个操作权限的设置文件 using System; namespace Hellosea

胖子哥的大数据之路(二)- 大数据结构化数据存储应用模式

一.楔子 胖子哥是我网名,叫了很多年的网名,网名的来历与自己的沧桑和身材有关,不知是IT改变了我,显得苍老,还是我本就苍老,顺应了IT行业的需要.25岁那年,曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔,从此再也不敢打小姑娘的注意,走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路:曾被三十五.六岁的同事阿姨说苍老:看你也就三十五六吧,那年我25:周一的时候,还有一个60后的同事问及我的年龄,他很含蓄的,明显带着保留的口吻问我:你是75年的吧?因为他一直认为和我一般大.然后...然后泪奔.关于体型方面也是个悲剧.三围相等,

MaxCompute与OSS非结构化数据读写互通(及图像处理实例)

0. 前言 MaxCompute作为阿里巴巴集团内部绝大多数大数据处理需求的核心计算组件,拥有强大的计算能力,随着集团内外大数据业务的不断扩展,新的数据使用场景也在不断产生.在这样的背景下,MaxCompute(ODPS)计算框架持续演化,而原来主要面对内部特殊格式数据的强大计算能力,也正在一步步的通过新增的非结构化数据处理框架,开放给不同的外部数据. 我们相信阿里巴巴集团的这种需求,也代表着业界大数据领域的最前沿实践和走向,具有相当的普适性.在之前我们已经对MaxCompute 2.0新增的非

Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统

Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统 本文的英文原文为Google在2006年发布的Google Bigtable paper 本文的翻译版本由Alex完成,原文地址为: http://blademaster.ixiezi.com/ 这是我很长时间以来一直想要翻译的文章,不过由于其文太长,以及本人精力有限,未能如愿,今天偶遇此文,感觉译者此文的翻译已远远超越本人,因此将此翻译版本转载于此. Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统译者:alex 摘要 Bigtable是一个分

阿里云开放结构化数据服务OTS介绍

阿里云,开放结构化数据服务(Open Table Service,简称OTS)是一种NoSQL服务,面向结构化数据与半结构化数据,提供海量存储和实时查询能力,具有强一致.高并发.低延迟以及支持灵活的数据模型等特点.它有以下优势: 单表支持百TB级别的服务能力 Ÿ   保证稳定而快速的响应时间 Ÿ   单表的吞吐能力(CU)高度可扩展 强一致的读写 Ÿ   确保读取的始终是最新值 高可用与高可靠 Ÿ   基于飞天分布式操作系统,可用性达99.9%,数据可靠性达99.9999999% Ÿ   单机故

MaxCompute上如何处理非结构化数据

0. 前言 MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件,拥有强大的计算能力,能够调度大量的节点做并行计算,同时对分布式计算中的failover,重试等均有一套行之有效的处理管理机制. 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑,在集团内外更是广为应用,在其上实现与各种数据源的互通,对于打通整个阿里云的数据生态具有重要意义.基于这一点,最近MaxCompute团队依托MaxCompute2.0系统架构,引入了非结构化数据处理框架:通过外部表,为各种数据在MaxC

《Effective Ruby:改善Ruby程序的48条建议》一第10条:推荐使用Struct而非Hash存储结构化数据

第10条:推荐使用Struct而非Hash存储结构化数据 哈希表是Ruby程序员经常使用的一种有用的.通用的数据结构.Hash类提供了使用哈希表的简单的接口,与数组一样,它是Ruby的重要部分之一,该类有自己专用的语法来创建新的实例.当需要使用键值对时,Hash类绝对是首选.事实上,Ruby程序员在任何时候都会使用哈希,甚至方法的参数关键字也是使用Hash类语法糖来实现的.哈希如此通用,因此能被用来对类型进行模拟,比如数组.集合,甚至基本对象.在OOP语言中,当用到结构化数据时,我们往往有比哈希

非结构化数据营销价值渐受重视 社交网络领域分析需求凸显

在此前举办的Teradata大中华区http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/8302.html">数据仓库和企业分析峰会上,数据社会化.大数据分析成为各行业讨论焦点.在电信运营业数据也将走入PB级之时,运营业却深处"被管道化"而于数据价值利用上无力的境地.对此,本刊记者与Teradata中国区电信与邮政行业总经理李鸿进就目前运营商最为关心的智能管道.社交媒体等话题,由数据角度如何发挥价值进行探讨. "不智能因管道并非端到