大数据与商业化
一、大数据与商业化
大数据与商业化：数字时代的商业智慧
随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为数字时代的热词之一。大数据的广泛应用不仅带来了技术革新，也改变了商业运作方式。在这个充满各种挑战和机遇的时代，如何将大数据与商业化紧密结合起来，成为许多企业探索和追求的目标。
大数据的商业化不仅仅是从数据中发现商机，更是利用数据来指导商业决策，提高企业竞争力。然而，在实现大数据商业化的道路上，企业面临着许多挑战。首先，大数据的获取和处理需要消耗大量的资源和技术支持，对企业来说是一项巨大的挑战。其次，如何从海量的数据中找出有价值的信息，引导企业进行决策，需要高级的分析能力和正确的数据挖掘方法。
在大数据的商业应用中，数据分析技术起到了关键的作用。通过数据分析，企业可以深入了解客户需求、市场趋势和竞争情况，从而制定更明智的商业策略。数据分析可以帮助企业识别消费者行为模式，发现潜在客户，优化产品推荐和定价策略，提高市场竞争力。例如，电商平台可以运用数据分析技术，根据用户的购买历史和兴趣偏好，为他们推荐个性化的商品和服务，提高销售转化率。
与此同时，大数据的商业化也需要注重数据隐私和安全。大数据时代的商业价值是建立在个人信息和数据的基础上的，企业在利用这些数据时必须遵守相关法律法规和伦理规范。保护用户数据隐私是企业维护良好商业信誉和建立品牌形象的重要一环。对于企业来说，建立完善的数据安全机制和风险管理体系，确保数据的保密性和完整性，是实现大数据商业化的基础。
另外，大数据的商业化也需要与人工智能技术紧密结合。人工智能技术赋予了大数据更多的应用场景和商业价值。通过人工智能技术，企业可以自动化地分析和处理大数据，快速挖掘其中的商业洞见。例如，利用自然语言处理技术和机器学习算法，企业可以自动识别和分析海量的文本数据，获取用户对产品的评价和意见，为产品改进提供重要参考。
在实现大数据商业化的过程中，企业需要建立一个强大的数据团队。这个数据团队应当包括具备数据分析和商业洞察能力的专业人才，能够从数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。同时，数据团队还需要与业务团队紧密合作，深入了解业务需求，将数据分析技术与实际业务场景相结合。只有这样，企业才能真正实现大数据与商业化的有机融合。
在大数据与商业化的道路上，企业也需要关注数据共享与合作。大数据的商业化不仅仅是企业内部的事情，也需要依靠跨企业、跨行业的合作。通过数据共享与合作，企业可以获取更全面、更准确的数据信息，提高洞察力和决策效果。例如，银行可以与电商平台合作，共享用户购买和消费行为数据，为风险评估和信用评级提供更准确的参考。
综上所述，大数据与商业化是数字时代的商业智慧。通过合理运用大数据分析技术和人工智能技术，企业可以深入了解市场需求、优化运营模式、提高竞争力。然而，实现大数据商业化并不容易，企业需要克服技术挑战、注重数据安全和隐私保护、建立强大的数据团队，同时与其他企业进行合作。只有这样，企业才能真正实现大数据的商业潜力，赢得数字时代的商业竞争优势。
二、大数据 商业化
大数据的商业化已经成为当今商业世界中的热门话题。随着技术的快速发展和数据的爆炸性增长，越来越多的企业开始认识到大数据的价值，并将其应用于业务决策和战略规划中。
大数据的定义及其商业潜力
大数据指的是规模庞大、类型多样且以指数速度增长的数据集合。这些数据不仅来自于企业内部的各种系统和流程，还包括从社交媒体、互联网和传感器等渠道收集的海量数据。通过对这些数据进行收集、存储、处理和分析，企业能够发现隐藏在海量数据背后的商业洞察，并从中获取竞争优势。
大数据的商业化潜力广阔而深远。首先，大数据可以帮助企业更好地了解客户需求和喜好，从而针对性地开展市场营销活动，提高销售效果。其次，通过分析大数据，企业可以发现新的市场机会和趋势，并及时调整产品组合和战略定位，以适应市场变化。此外，大数据还可以为企业提供更精确的风险评估和预测，帮助企业制定更有效的风险管理策略。
大数据商业化的挑战与机遇
尽管大数据商业化的前景看似一片光明，但实际上，企业在实施大数据战略时仍然面临着一些挑战。首先，由于数据量庞大且类型多样，企业必须具备先进的数据收集、存储和处理技术，以便有效地管理和分析数据。其次，数据安全和隐私保护也是大数据商业化过程中的重要问题，企业需要采取相应的安全措施，保护客户的个人信息和商业机密。此外，企业还需要培养数据分析人才，将数据转化为可操作的见解。
然而，这些挑战也带来了巨大的商机。随着大数据需求的增长，大数据技术和解决方案供应商也得到了快速发展。目前市场上已经涌现出大量的大数据平台和工具，帮助企业更轻松地进行数据管理和分析。同时，数据科学家和分析师成为了炙手可热的职业，他们能够将数据转化为商业洞察和决策支持。
大数据商业化的成功案例
有许多企业已经成功地实施了大数据商业化战略，并取得了显著的成果。以下是一些成功案例：
- 亚马逊：作为世界上最大的在线零售商之一，亚马逊凭借其强大的大数据分析能力，为个性化推荐和精准营销赢得了声誉。通过分析顾客的浏览记录、购买习惯和社交媒体数据，亚马逊能够向每个顾客提供个性化的商品推荐和优惠活动，从而提高销售额和客户满意度。
- 特斯拉：特斯拉作为电动汽车行业的领军企业，凭借大数据分析实现了智能驾驶和远程升级等创新功能。特斯拉通过收集和分析车辆传感器和网络连接数据，不断优化车辆的性能和安全性，并通过远程升级提供新的功能和体验。
- 京东：京东作为中国最大的在线零售商之一，通过大数据分析和人工智能技术提供个性化购物体验。京东通过分析顾客的浏览和购买行为，智能地推荐商品，并为顾客提供个性化的购物推荐和服务。这种个性化的营销策略极大地提高了京东的销售额和用户忠诚度。
结论
随着大数据技术的不断发展和应用的不断深入，大数据商业化将成为企业取得竞争优势的重要手段。通过充分利用大数据，企业可以更好地理解市场和客户、发现商业机会和风险，并将其转化为实际的业务改进和创新。然而，在追逐大数据商业化的同时，企业也应注意保护数据安全和隐私，并加强人才培养和技术创新。只有在多方因素的综合作用下，大数据商业化才能真正助力企业蓬勃发展。
三、大数据商业化思维
大数据商业化思维
随着科技的快速发展，大数据已经成为了当今商业领域中的一个重要概念。企业越来越意识到大数据对于业务决策的重要性，而在这个信息爆炸的时代，如何将大数据转化为商业价值是一个关键问题。
什么是大数据商业化思维？
大数据商业化思维是指企业利用大数据技术和相关工具，通过分析大规模、高速度的数据来获取商业洞察，从而从大数据中寻找商业机会并转化为商业价值的一种思维方式。
在大数据商业化思维中，企业需要从海量的数据中找到有价值的信息和模式，以指导其战略决策、产品研发、市场推广等方面的工作。通过掌握大数据商业化思维，企业能够更好地了解市场需求、优化运营效率，提升竞争力。
大数据商业化思维的重要性
大数据商业化思维在当今商业环境中扮演着重要角色：
- 洞察市场趋势：通过对大规模数据的分析，企业可以更好地理解市场趋势和客户需求，及时调整战略。
- 发现潜在商机：大数据中蕴含着丰富的商业信息，企业可以通过深入挖掘数据，发现新的商机和增长点。
- 提高运营效率：大数据分析可以帮助企业发现流程中的瓶颈和问题，优化运营效率，降低成本。
- 优化用户体验：通过分析用户行为数据，企业可以了解用户的需求和偏好，优化产品设计和用户体验。
如何应用大数据商业化思维
要应用大数据商业化思维，企业需要有以下步骤：
- 明确商业目标：企业需要明确自己的商业目标，确定希望通过大数据分析实现的目标。
- 收集数据：企业需要收集各种与商业目标相关的数据，包括客户数据、市场数据、产品数据等。
- 数据清洗和整理：收集到的数据往往是杂乱无章的，企业需要对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和可用性。
- 数据分析：通过数据分析工具和算法，对数据进行深入分析，挖掘潜在的商业洞察。
- 商业决策：根据数据分析的结果，制定相应的商业策略和决策。
- 价值实现：将商业策略付诸实践，将挖掘出的商业机会转化为商业价值。
- 持续优化：大数据商业化思维是一个持续的过程，企业需要不断优化数据分析的方法和流程，不断改进商业决策。
大数据商业化思维的挑战
尽管大数据商业化思维带来了许多机会，但也面临一些挑战：
- 数据隐私和安全：在进行大数据分析时，企业需要处理大量的个人数据，保护用户的隐私和数据安全是一项重要任务。
- 数据质量：数据的质量直接影响到分析结果的准确性和可信度，企业需要注意数据的质量控制。
- 人才需求：大数据分析需要专业的人才进行技术和算法的支持，企业需要投入相应的人力资源。
- 技术复杂性：大数据分析涉及到复杂的技术和算法，企业需要具备相应的技术基础。
结语
大数据商业化思维对于现代企业来说是一项重要的竞争优势。通过运用大数据商业化思维，企业可以更好地了解市场、优化运营、提升用户体验和发现新的商业机会。然而，大数据商业化思维也面临一些挑战，企业需要在保护数据安全、提高数据质量和培养人才方面加以应对。总之，大数据商业化思维将成为未来商业发展的重要趋势，企业应该积极应对并充分利用大数据的商业潜力。
四、直播商业化数据是什么意思？
就是说把你的抖音号进行商业化，利用抖音号挣钱的意思。通常的形式都是线上跟线下的结合，就是说你跟一些商家合作，帮他们带货，然后你从中获取收益，或者是说你自己开店也可以。抖音本身可能是供人娱乐的，但是现在，变成了很多人的赚钱工具，而且就是很多人在上面打广告，抖音就更趋于商业化了。
五、大数据商业化运营思维
大数据商业化运营思维
大数据已经成为当今企业发展中不可或缺的重要资源。随着互联网的快速发展，信息的爆炸式增长，企业如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为商业化的运营，是一个亟待解决的问题。在这个不断变化的商业环境中，掌握大数据商业化运营思维变得至关重要。
大数据商业化运营思维是一种以数据为核心，通过分析、挖掘和运用大数据资源来优化运营绩效和实现商业转型的思维方式。它涉及到数据收集、存储、分析、挖掘、运用等多个环节，需要企业在组织架构、技术工具和人才素质等方面做出相应的调整和优化。
首先，企业在实施大数据商业化运营思维之前，需要明确自身的商业目标和需求。只有明确了商业目标，才能有针对性地选择和使用大数据。然后，企业需要建立起完善的数据收集和存储体系，保证数据的完整性和准确性。同时，要通过数据分析和挖掘技术，发掘数据中隐藏的规律和趋势，为企业决策提供科学依据。
大数据商业化运营思维的关键环节
1. 数据收集：企业需要建立起全面而准确的数据收集机制，包括从内部和外部的数据源进行收集，确保数据的及时性和完整性。
2. 数据存储：为了保证数据的安全性和可靠性，企业需要建立起适当的数据存储设施，并采用先进的数据备份和恢复技术，以防止数据丢失。
3. 数据分析：通过采用大数据分析工具和算法，对收集到的数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息和知识，并将其转化为商业化运营的决策依据。
4. 数据运用：将经过分析和挖掘的数据进行运用，可以为产品研发、市场推广、用户服务等方面提供支持和指导，提高企业的运营效率和盈利能力。
大数据商业化运营思维的优势
大数据商业化运营思维具有以下几个优势：
1. 洞察市场：通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更加准确地洞察市场需求和趋势，为产品研发和市场推广提供科学依据，降低产品失败的风险。
2. 提升运营效率：通过大数据分析，企业可以识别出运营中的问题和瓶颈，并采取相应的措施进行优化，提高运营效率和生产力。
3. 精准营销：大数据可以帮助企业更精准地找到目标消费群体，制定个性化的营销策略，提高广告投放的精准性和效果。
4. 创新商业模式：通过对大数据的分析，企业可以发现新的商机和市场空间，从而创新商业模式，实现商业转型和创新发展。
大数据商业化运营思维的实施难点和对策
尽管大数据商业化运营思维带来了诸多的好处，但在实施过程中也存在一些难点和挑战。
1. 数据隐私和安全：大数据涉及到大量用户和企业的隐私信息，如何保护好数据隐私和安全成为一个重要问题。企业需要建立起健全的数据安全体系，并遵守相关的法律和法规。
2. 人才缺乏：大数据分析和挖掘需要专业的人才支持，但目前市场上缺乏相关的人才。企业需要加大人才培养和引进的力度，提高自身的数据科学能力。
3. 技术工具：大数据分析和运用需要先进的技术工具和平台支持，但目前市场上的技术工具还不够成熟。企业需要积极参与技术研发和创新，并选择适合自身需求的技术工具。
综上所述，大数据商业化运营思维是企业在互联网时代实现商业转型和创新发展的关键思维方式。通过合理的数据收集、存储、分析和运用，企业可以更好地洞察市场、提升运营效率、精准营销和创新商业模式。但在实施过程中，企业需要克服数据隐私和安全、人才缺乏以及技术工具不足等难题。只有不断完善和优化大数据商业化运营思维，才能在激烈的商业竞争中立于不败之地。
六、大数据商业化运行思维
大数据商业化运行思维
引言
当谈论到大数据时，很少有人能否认其在当今商业世界中的巨大影响力。大数据已经成为企业获取和分析海量信息的关键手段，为决策提供了可靠的依据。然而，尽管大数据的潜力巨大，但要将其转化为商业价值并不容易。在这篇博文中，我们将讨论大数据商业化运行思维，探讨如何有效地将大数据应用于商业运营，以实现企业的持续增长和成功。
什么是大数据商业化运行思维?
大数据商业化运行思维是一种战略性的思考方式，旨在将大数据应用于商业活动，并从中获取长期商业价值。它涉及到以数据为基础的决策制定，以数据为导向的问题解决，以及利用数据进行创新和优化的能力。
大数据商业化运行思维的关键要素
要在商业化过程中成功应用大数据，以下是几个关键要素。
数据驱动决策
大数据商业化运行思维的核心是将数据置于决策制定过程的核心位置。传统上，决策往往是基于经验和直觉做出的。然而，大数据技术的兴起使得企业可以基于实际数据来做出决策，降低了不确定性。通过分析大数据，企业可以了解消费者需求、市场趋势、竞争动态等关键信息，并以此为基础进行决策制定。
数据整合与智能分析
大数据商业化运行思维要求企业能够整合来自各个来源的数据，并进行智能分析，以发现隐藏在数据中的洞察和价值。只有当数据得到充分整合和分析后，企业才能获得全面而准确的信息，并基于这些信息做出明智的决策。
创新与实践
大数据商业化运行思维要求企业具备创新和实践精神。企业需要不断探索和尝试新的方法和技术，以最大程度地利用大数据的潜力。此外，企业还需要在日常运营中将数据思维融入到各个层面，促使创新的实施和有效的决策。
大数据商业化运行思维的价值
大数据商业化运行思维的应用可以为企业带来多方面的价值。
精准的营销和销售
通过分析大数据，企业可以更准确地了解消费者的需求和偏好，并根据这些信息开展精准的营销和销售活动。这样可以提高销售效率，减少资源浪费，并最大程度地满足消费者的需求，从而增加收入。
业务优化和效率提升
大数据商业化运行思维帮助企业发现业务中的瓶颈和问题，并提供解决方案。通过对数据的深入分析，企业可以识别出业务流程中的改进点，并进行优化。这可以提高生产效率，降低成本，并加强企业在竞争激烈的市场中的地位。
创新和竞争优势
大数据商业化运行思维鼓励企业在产品开发和创新方面保持领先地位。通过分析市场数据和消费者反馈，企业可以发现新的机会和趋势，并相应地调整和改进产品。这可以帮助企业保持竞争优势，满足不断变化的市场需求。
结论
随着大数据的普及和商业化运行思维的应用，企业不再凭借猜测和直觉做出决策，而是依靠数据来指导业务运作。大数据商业化运行思维为企业带来了巨大的机遇和价值，可以推动企业的持续增长和成功。但同时，企业也需要充分认识到大数据商业化运行思维的挑战和限制，并采取适当的策略和措施来克服。只有将大数据商业化运行思维融入到企业的DNA中，并持续创新和优化，企业才能在竞争激烈的商业环境中立于不败之地。
七、数据商业化运营管理思维
数据商业化运营管理思维对于企业的发展至关重要。数据如今被广泛应用于各个行业和领域，它不仅可以帮助企业更好地理解市场需求和消费者行为，还可以促进企业更加高效地运营。然而，要充分发挥数据的作用，需要有一种专业的管理思维。
数据的商业化价值
在当今数字化时代，数据已经成为企业宝贵的资产。通过对数据的深入分析和挖掘，企业可以获得重要的商业化价值。数据可以揭示市场趋势，帮助企业预测市场需求，从而优化产品和服务的策略。此外，数据还可以帮助企业发现新的商机，拓展新的市场。
数据的商业化价值不仅体现在市场运营方面，还可以促进企业的内部管理和决策。通过对企业内部数据的分析，企业可以发现潜在的问题和机会。在管理层面上，数据可以帮助企业更好地评估员工绩效，优化资源分配，提高生产效率。
数据商业化运营
数据商业化运营是指企业通过数据分析手段进行市场运营和业务决策的过程。它可以帮助企业更好地了解市场需求和消费者行为，提高市场营销的效果和精准度。
数据商业化运营涉及到多个方面，包括数据收集、数据处理、数据分析和数据应用。首先，企业需要通过多种渠道收集数据，如用户调研、市场调查、销售数据等。然后，这些数据需要经过清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。接下来，企业需要对数据进行深入的分析和挖掘，以发现数据背后的规律和价值。最后，企业需要将数据应用于实际的运营和决策中，以达到商业化的目标。
在数据商业化运营过程中，企业需要重视数据安全和隐私保护。保护用户的隐私数据是企业的法律和道德责任，同时也是企业赢得用户信任的重要手段。
数据管理思维
数据管理思维是数据商业化运营的基础和核心。它强调数据在企业中的重要性，提倡全员参与数据运营和决策。数据管理思维需要包括以下几个方面：
- 数据驱动：企业应该以数据为基础进行决策和运营，而不是凭借主观经验和直觉。
- 数据安全：企业需要建立完善的数据安全管理体系，确保数据的机密性和完整性。
- 数据共享：不同部门之间需要共享数据，并保持良好的沟通和合作，以实现数据的最大化利用。
- 数据文化：数据应该渗透到企业的文化中，成为企业永恒的追求和核心竞争力。
- 数据素养：企业员工需要具备良好的数据素养，能够有效地处理和分析数据，提供可靠的决策依据。
数据管理思维是一种全员参与的思维模式，需要从企业高层到基层员工都意识到数据的重要性，并积极参与数据的运营和决策。
数据商业化运营管理思维的挑战
虽然数据商业化运营管理思维对企业发展具有重要意义，但在实践中也存在一些挑战。
首先，数据的收集和处理需要耗费大量资源和时间。企业需要投入大量的人力和财力来收集和整理数据，同时还需要建立完善的数据管理系统和技术支持。
其次，数据的分析和应用需要专业的技能和知识。数据分析师需要具备深入的行业知识和数据分析技能，才能准确地挖掘数据背后的规律和价值。
此外，数据的隐私保护和安全管理也是一个重要的挑战。企业需要制定严格的数据隐私保护政策和措施，确保用户的隐私数据不被泄露和滥用。
结语
数据商业化运营管理思维是企业发展的关键。通过数据的深入分析和挖掘，企业可以获得重要的商业化价值。数据商业化运营需要重视数据安全和隐私保护，同时也需要全员参与，建立数据管理思维。
面对数据商业化运营的挑战，企业需要投入足够的资源和技术支持。只有这样，企业才能充分发挥数据的作用，提高运营效率，增强竞争力。
八、夸克文稿与数据为什么这么大？
夸克文稿与数据这么大是因为夸克是基本粒子中最小的单位，只有极小的体积，同时在高能物理领域中，对夸克的研究需要使用大型粒子加速器等设备，产生的数据量十分庞大，并且需要经过复杂的数据处理和分析。此外，夸克作为物质构成的基本单位，对人类认识物质结构、科学理论发展和实际应用等方面都有着重要的意义，因此对夸克的研究也是一项复杂而重要的工作。
九、数据分析师的KPI——数据助力商业化发展，如何拆解落地的OKR？
序言 ｜
当高速变化的商业和社会环境让我们传统的管理方式捉襟见肘之时，以谷歌和字节跳动为代表的一大批优秀公司却用OKR开启了他们的高速成长之路。他们的实践，让我们看到了一个由少量员工组成的团队，朝着一个雄心勃勃的共同目标努力，就可以在短时间内改变一个行业的可能。
这背后是管理者和员工们有意识地、谨慎地、明智地选择如何分配他们个人与团队成员的时间和精力的结果。OKR正是这种谨慎选择的体现，也是协调团队行动，以实现伟大集体目标的手段。
虽然OKR的优势和作用显而易见，但根深蒂固的KPI思维、OKR理论体系和实践案例的匮乏，却让OKR在中国“水土不服”。很多企业把OKR做成了KPI，不仅没有提升战略能力和执行力，却大幅抬高了管理成本，让本就疲于应付的团队雪上加霜。
为帮助学员企业更好地掌握OKR数字化管理体系，除了线下的培训和实践指导，我们还将定期发布《乐活OKR中国实践白皮书》。本白皮书不仅有乐活OKR数字化实践的关键理论知识与实践模板，也将甄选乐活学员企业的优秀实践案例，以期为学员们指出一条OKR数字化实践的最佳实施路径。
本篇白皮书我们将针对OKR撰写中经常遇见的问题，给大家罗列OKR的一些基本规则与技巧，并指出经常发生并导致“灾难性结果”的问题。本篇内容会关联到《乐活OKR：OKR白皮书（一）｜企业管理的左右脑模型》，该模型是OKR和数字化组织实践的理论基础，建议同学们先学习后再阅读本篇文章。
I. O和KRs的SMART原则
相较KPI，OKR对于SMART原则有着更加严格和清晰的要求。
Specific（明确的）
O和KRs必须是明确的，且能清晰表达目的和意图。O和KRs的描述不应该是站在自己的角度，而是要确保所有团队成员的理解一致。这里我们经常用到的形式是“共识会”，经常用到的技巧是“灵魂四问”。“共识会”是上下级在一起对O、KRs和行动达成共识的关键动作，切忌单方面撰写OKR。关于“灵魂四问”我们将在下面展开介绍。
Measurable（可衡量的）
这是为了确保协作人和评估人皆能明确无误地判断O和KRs的完成度。在某些情况下，也会出现O是虚象且不可衡量的情况（多发生于公司级的目标），这时KRs需要增加“权重”指标，这样我们就可以根据KRs的完成度和权重，来衡量O的完成情况。
Attainable/Aggressive（可达成的/有野心的）
承诺型OKR指的是那些我们有成功经验和方法论的目标，因为我们知道方法或路径，需要的是投入更多的资源去完成目标，因此承诺型OKR中的A意指设O和KRs必须是可达成的（Attainable）。承诺型OKR的目标完成度是100% ，如果完成度低于100%必须做出相应的解释，因为这往往意味着在制定计划时或者执行时发生了偏差和问题。
与之相反，挑战型目标则意味着即便在我们对未来一无所知，或者在无法获得必要资源支持的情况下，也依然应该去探索的那些事。
挑战型目标的A意指有野心的（Aggressive），因为我们一无所知，所以有野心的目标往往比中规中矩的目标更能实现意料之外的成果。挑战型OKR不以目标完成度论英雄，只要OKR负责人在过程中想方设法、竭尽全力并有较好的成果输出，偏低的完成度也是可以被接受的。
对于右脑型的创新团队来说，大多数目标都是挑战型的，他们的任务是快速试错、快速迭代、快速把挑战型目标沉淀为承诺型目标，以获取企业的快速成长。对于左脑型的成熟团队来说，也应有适量的挑战型目标，因为这是对未来的投资，但如资源有限必须做取舍的话，一般的原则是先确保承诺型OKR的完成。
Relevant（与战略相关的）
即：所有目标应该聚焦战略，目标的达成会对公司战略产生明确的价值和意义，这也是为什么我们推荐先做战略解码，明确公司的战略方向以及背后的WHY以后，再做目标拆解。OKR是战略聚焦的工具，切忌不可让各个部门分头写自己的OKR，因为这样不仅不会聚力，而且会引导各部门各自为战。关于如何进行战略解码，欢迎来我们的课堂或加入乐活线上OKR社区学习。
Time-bound（有时间限制的）
即：需清晰定义O、KRs、行动的完成日期。如未写时间，则默认为本季度最后一天。列明时间，不仅是因为O和KRs之间、行动和行动之间有相互的前后约束关系，也是为了给团队其他成员提供时间参考，以利团队协作。
II. OKR的拆解流程与方法
· 两种类型OKR的不同拆解流程
承诺型OKR的三步拆解法（目标->关键结果->行动清单）。
因为承诺型OKR是有成熟经验可借鉴的，所以相对比较简单。我们可以直接根据O（目标）制定支撑目标的关键结果（KRs），再基于关键结果补充完善行动清单，即完成了承诺型OKR的拆解。
挑战型OKR的四步拆解法（目标->行动->关键结果->行动清单）。
针对挑战型OKR，因为缺乏经验，所以我们在讨论O（目标）时，脑海里最先跳出的一般是一系列的行动（Actions）。这时切忌把行动当作关键结果，我们还需要再往下挖一下行动之后的结果，并从中找出1-5条可衡量成败的结果，从而得出关键结果（KRs）。最后我们再基于以上的行动和关键结果补充完善行动清单，这才完成了挑战型OKR的整个拆解。
这里要特别提醒的是“OKR拆解必须拆到完整的关键行动清单”，没有行动的支撑，不管O还是KRs都是“浮云”！
· 两种类型OKR的不同拆解方法
瀑布式拆解，多用于目标和路径清晰已知的重复型目标，即：承诺型OKR。
这种情况下可采取像切蛋糕一样的拆解方法。例如：
O：本季销售额达到1000万
KR1：华东区完成销售额300万
KR2：华南区完成销售额300万
KR3：华北区完成销售额200万
KR4：华西区完成销售额200万
敏捷式拆解，多用于具有渐进明晰性的探索型目标，即挑战型OKR。
这类目标在探索的过程中，目标和路径皆有可能发生变化的，因此不宜采用瀑布式拆解思路，而是应该采用以解决方案为导向的敏捷式拆解方法。先讨论并列出解决方案和衡量其成功与否的关键指标（KRs），这样就可以通过对KRs的定期回顾和及时调整解决方案，以支撑目标的实现。例如：
O：本季销售额达到1000万
KR1：提升门店运营，门店销售额提升XXX万元
KR2：拓展合作渠道，渠道签单达到XXX万元/家
KR3：制定针对VIP客户的营销方案，并活动投入产出比从1:80提升至1:100
III. OKR Leader和教练的“灵魂四问”
“灵魂四问”是OKR Leader和教练在进行OKR拆解过程中必须掌握的引导技巧，这几个问题分别是：第一问：为什么是这个目标？这是为了帮助大家澄清和理解目标是否支撑上级目标和战略。战略解码和OKR目标拆解的目的是为了让大家能够力出一孔，所以一定要回答“WHY”这个目标。
第二问： 这个目标是承诺型还是挑战型目标？这是为了澄清实现目标的方法和对于结果的预期。承诺型OKR是我们有成熟方法论的重复性目标，因此OKR的撰写方法应该是瀑布式的，相应我们对于预期的目标完成度是100%。挑战型OKR对应探索型目标，因此需要讨论实现的路径和方法，相应它的撰写方式应该是敏捷式的，挑战型OKR我们更关注成果而不是结果。区分目标是承诺型还是挑战型至关重要，所以一定需要在OKR共识会中被澄清。
第三问：实现这个目标的卡点在哪里？这是为了引导大家深度思考目标实现过程中的风险和阻碍，并基于对困难的充分认知去设定KRs和行动。
第四问：O和KRs的分子和分母分别是什么？这个问题对应SMART原则里面的Measurable可衡量的。O和KRs必须是以百分比形式被度量的，“非0即1”是OKR拆解过程中经常容易发生的问题。用这个问题不仅可以去理解如何度量，还经常能发现大家对于O和KRs理解不一致的地方，因此是一个非常有价值的问题！
IV. 常见的错误与陷阱
· 混淆承诺型OKR和挑战型OKR
承诺型OKR的基本假设是：我们已经有成熟的经验和方法，只要我们投入更多的资源，我们就可以完成。而对挑战型 OKR 而言，当它最初被制定出来的时候，你并不知道如何才能实现它，这才是挑战型 OKR的真正要义。但如果你不去理解和描绘这种最终状态，你就必然实现不了，这和承诺型OKR有本质的区别。
很多团队往往会把挑战更高指标的承诺型OKR错误地定义为挑战型OKR，这会极大增加OKR达成的风险。因为团队会为没有达成目标而找借口，而且我们也往往会选择将精力放在需要保底实现的目标。
如果把挑战型OKR当成承诺型OKR，就会出现优先级倒置情况。一方面，真正的承诺型 OKR 没有资源去完成，而另外一方面，挑战型 OKR 又不能真正的获得必要的资源支持，长此以往会在团队中滋生出抵触心理。
另外还有一种情况，就是虽然做过但却还没沉淀可复制的方法和经验。这时候目标其实还是挑战型OKR，我们一定要花大精力去沉淀和优化这些方法和经验，否则将以一种成本更高的模式去参与市场竞争，结果可想而知......
· 仅以部门为单位制定OKR
如上所述，OKR应该是战略聚焦的，让所有团队成员合力去完成一个共同的目标。我们看到很多团队所制定的 OKR 都是那些无需做任何改变，即可轻而易举完成的工作，而不是团队或者客户真正想要实现的那些事情。
还有一些企业一上来就让员工自己撰写OKR，本意是“学习谷歌，激励员工自驱”，但这样做不仅不能达到预期的效果，而且会让团队形成一盘散沙并营造出一种管理者不负责的氛围。谷歌也曾经历过从“manager does not matter”到“manager doesmatter”的转变，因此这个教训我们一定要牢记。OKR的导入，给到了管理者一套更加简单、易行的方法，却不是管理缺位的借口！
此外，应该有一些公司级的跨部门OKR团队存在，因为挑战型的目标往往需要跨部门。OKR是致力于跨部门协同的理想工具。跨部门团队OKR的责任人应包括所有需要参与其中的部门，每个部门都应当至少有一个责任人，将本团队所负责的跨部门OKR明确无误地写到他负责的团队或个人OKR中去。
举例来说，如果软件、硬件、销售三个部门需协同交付一个新的产品或服务，那么这三个部门就应该有一个共同的团队OKR，来描述他们的这项交付工作，指明各个部门在这个项目中所应做出的贡献。
· OKR不敢于挑战
毫无疑问，承诺型 OKR 会消耗成熟企业的大多数可用资源和精力，但不是全部资源和精力。承诺型OKR和挑战型OKR 合在一起所消耗的资源量，应当是超出企业目前的可用资源范围的，不然这个企业的 OKR 就全部都只是承诺型OKR。在这里我们经常看到三个问题：
1. 胃口比能力大
OKR强调“少即是多”，用战略术语来说就是“战略聚焦”。只有在战略突破点上保持持续的压强投入，我们才有可能实现突破。而在实际的业务场景中，我们却看到太多的企业不会选择拒绝，什么都想做，最终导致的结果可能是什么都没做好。
2. 缺乏挑战型的目标
承诺型目标代表着今天，而挑战型目标代表着未来。如果一个企业没有挑战型目标，意味着我们一直在原地踏步、坐吃山空，除了个别垄断性行业，对于大多数企业来说这都是一种十分危险的境界。不管是对于企业、团队还是个人，我们都应该确保至少有20%以上挑战型的目标，这样才能保证我们的持续成长。
3. 浪费资源
如果一个团队只使用部分人力和资源就能达成他们所有的 OKR ，那么这个团队事实上是在浪费资源，或者说团队一把手没有管理好他们的团队成员。这意味着上层管理团队需要重新分配其人力和资源，把它们调配给那些真正可以做得更好的团队。
· 低价值的O或称“没人在意”的 O
OKR一定要体现清晰的商业价值，否则就不值得浪费资源去做它们。低价值O（Low Valued Objective, 简称 LVO ）指的是那些即使你百分百完成了，得分达到1.0 了，也没有人会真正注意到的 O 。
谷歌有一个经典（也很有诱惑力）的低价值 O 示例：“将 CPU 利用率提升 3 个百分点。”这个 O 本身对用户或谷歌并不能带来什么帮助。然而，如果将 O 描述成“在不改变质量/延迟/…的情况下，将峰值查询所需内核数量减少3 %，并将多余的内核返回空闲资源池。”则清晰地描述出了它的价值，就是一个好的 O 了。
这里有一个小测试可以帮到你：OKR 能否在没有直接最终用户参与，或者产生经济收益的情况下就得到 1.0 分？如果是，那么你需要重新组织你的OKR 描述，让它显性地体现有形收益。
· 承诺型OKR的KRs 不足以支撑 O
承诺型OKR的KRs和O是强耦合关系，也就是如果KRs都完成了，那么O一定完成。如果承诺型OKR所有的KRs都是必要但却非充分的，也就是说当这些KRs都完成了，却无法支撑O的实现。这是极其有害的，因为它拖延了发现达成O 所需资源的时机，没有及时暴露 O 不能按计划达成的风险。
与之对应，挑战型OKR的KRs也必须是经过团队充分讨论后制定的，虽然因为探索型目标的渐进明晰性导致之后可能的调整，但每一次的讨论、制定和调整都必须代表当时团队认知和能力的“天花板”，这才是正确的态度与方法。
· 挑战型OKR设置过多KRs
在设定针对探索型目标的挑战型OKR之前，我们往往会有一个头脑风暴会来探讨实现O的各种方法。但因为并无前车可鉴，而人们又太过热爱自己的建议，所以讨论的结论往往是发散的，导致的结果就是写了太多的KRs，但团队其实并没有足够的时间和精力。
所以对于挑战型的OKR，我们一般建议把KRs控制在3个以内。可行的方法是在发散性的头脑风暴会后做收拢的筛选，这时我们要问自己“不做什么，目标就一定达不成？”，以利找出真正优先级高的KRs。
写在最后 ｜
OKR数字化管理体系的核心本质是激发团队的善意和潜能，从而提高团队的创造力和生产力。乐活OKR以点亮工作为使命，希望能够帮助到更多组织和个人更好地实践这套VUCA时代最有效的工作方法。它不仅能有效提升组织的战略执行力，也能帮助更多个人在工作中收获正反馈，从而让“工作”这一占据我们生命1/3以上时间的部分变得更加多姿多彩！
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十、传统文化商业化与保护相排斥吗？
排斥
传统文化如果被商业化，其实很多细节会被篡改，因为商业需要，因为社会需要。天天看西游记，各种各样的翻拍，很多花样，可我还是觉得86版的西游记最好看，是经典，无法超越。现在翻拍的西游记，大多数影片商业气息太浓，失去了文化本身应该体现出来的。所以商业化，对于文化的传承会有很大的影响，甚至让人对于文化有所误解甚至是曲解。
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