編寫數據策略是一回事，實現它是另一回事。以下是 OKR 如何發揮作用。

OKR 是公司的方向標

目標和關鍵結果（通常被稱為 OKR）是一個框架，用于將戰略意圖轉化為組織的可衡量的結果。

它由安迪-格魯夫在英特爾公司發明，起源于他之前的管理科學，已經存在了一段時間，并在谷歌、Intuit和MyFitnessPal等公司得到有效使用。如果你 club.tita.com 搜索一下，你會發現有很多關于 OKR的文章。如果你想深入了解，那么可以看看tita.com官網。

如果你不了解基礎知識，這篇文章就不會有什么意義，所以這里有一個關于 OKR的簡要概述。

目標被寫成一組公司或部門希望在一定時間范圍內（通常是一年）實現的目標。

OKR 是在整個組織內建立的，他們可能從行政人員開始概述一些更高層次的戰略目標，然后由整個公司的部門和團隊來解釋和采用。重要的是，OKR 不是機械地逐級下達。相反，因為 OKR是公開分享的，所以有可能自下而上，甚至是 “自中而外 “地建立它們。這就避免了不靈活的過度調整舉措和相應的努力來跟蹤多層相互聯系的 OKR 的進展。它還允許團隊在引入本地創新的同時，仍然與公司的整體任務保持一致。

以營銷領域為例，首席執行官會設定獲取客戶的目標，而首席營銷官則會制定營銷活動范圍和客戶獲取的目標，這些目標被表述為顯示這些目標已經實現的關鍵成果（結果）。這些 “關鍵結果 “將指導營銷部門定義一套衡量標準，以顯示 “關鍵結果 “的進展。一旦確定了衡量標準，就可以在營銷團隊中制定和計劃一系列的營銷活動。然后，這些團隊就可以開始工作了，與公司的大目標保持一致。

如上所述，這并不是說 OKR是自上而下的指令。相關的 OKR之間需要有足夠的一致性和可追溯性，以確保公司的發展方向是正確的。每一個團隊、部門、分部或任何組織單位，都要負責定義他們的目標，如何知道他們何時達到目標，以及他們需要做什么來達到目標。

由于 OKR在整個公司是透明的，它們可以幫助堵塞戰略規劃的漏洞。數據部門可以看到市場營銷部門正在努力實現什么，以及他們的預期結果是什么。營銷數據團隊可以計劃并了解他們可以幫助完成哪些活動。重要的是，營銷數據團隊可以加入改進目標，使他們成為更好的團隊，提供更好的服務。

如果做得好的話，OKR 可以讓一個團隊專注于只在真正重要的任務上花費精力，以實現公司的預期方向。

使用 OKR方法的重點是執行。它們應該是關于真正需要完成的事情。這就是為什么當他們與一個堅實的數據戰略合作時，他們是偉大的。

公司戰略是地圖和指南針

成功的公司執行他們的戰略，非常成功的公司無情地做到了這一點。

在過去的十年里，數據對于實現公司整體戰略的重要性有所上升。公司制定數據策略作為其更廣泛的商業戰略的一部分，已經變得非常普遍。一般來說，這伴隨著一個新的C-suite角色的任命，即 CDO 首席數據官。

和 OKR一樣，有很多關于公司為什么要建立數據策略的好資源，大多數數據策略的重點是將公司轉變為數據驅動型。這意味著，數據被認為是一種有價值的資產，可以被轉化為信息來規劃企業的發展方向。

這是很強大的東西。那么，為什么許多公司不能執行他們的數據策略呢？

你不需要走遠，就能找到證據告訴我們，大多數公司都未能成為數據驅動型企業。TechCrunch[1]引用了Randy Bean和Thomas H. Davenport在《哈佛商業評論》上發表的一篇關于NewVantage Partners調查的文章，發現69%的受訪公司稱他們未能創建一個數據驅動的組織[2]，盡管他們在數據技術和人工智能方面進行了大量投資。Bean和Davenport的文章引用了2017年以來的下降趨勢，越來越多的公司認為自己越來越受意見而不是數據的驅動，消息變得更糟。

正如通常的情況一樣，在戰略所表達的意圖和行動之間存在著執行差距，OKR 可以彌補這一差距。

在我目前工作的公司，我們已經開始這樣做了。以前的數據策略迭代被概括為4個廣泛的主題。適當的指標（作為關鍵績效指標）與這些主題相關。這個意圖是值得稱贊的，并且在績效目標中得到了體現，但是這個方法缺乏一個正式的執行框架。今年，我們正在使用 OKR來提供這個框架。

一個全面的數據策略應該包括以下內容：

假設你構建產品的整體戰略實際上與客戶的實際需求相對應（否則你會很快破產！），那么數據戰略需要解決構建這些產品的職能部門的 OKR，即；數據團隊需要為產品、營銷、客戶服務、移動、網站工程等團隊提供支持，以滿足他們的 OKR。

計劃建立一個強大的數據存儲、數據輸入、可視化和建模工具的平臺，以及一個支持性的連接基礎設施。

有能力應用模型并對你所擁有的數據進行深入分析。

在必要時提供數據，對其進行編目，使其可被發現并被充分理解，以鼓勵公司員工有效地利用它。

雇傭和留住頂級人才，發展你已經擁有的員工，培養一種卓越的技術和合作文化。

在數據收集和使用方面，繼續遵守監管數據要求和公司政策。擁有高效和透明的流程，以確保數據團隊在開發解決方案時應用法規和政策。

為數據設定標準和機制，使其在公司內流動時得到信任。

與企業更廣泛的方法保持同步，以保持數據和系統的安全。

將模型和分析的輸出插入公司的決策結構中。如何利用數據結果并將其操作化，將其轉化為企業的行動。促進數據成為公司的首要關注點。

用 OKR來表達數據策略

一旦這些數據策略元素被概述，就可以建立一個 OKR來實現每一個元素。不過，戰略要素和 OKR之間不一定是一對一的映射。更常見的是，一個 OKR可能涵蓋了戰略的多個層面。具體的 OKR會根據你的公司的特殊情況而有所不同。下面是一些簡單的例子來展示這種技術。

公司戰略：與客戶需求保持一致

O: 獲得更多的移動應用客戶

KR：移動應用程序的下載量提高75%

數據策略：與職能團隊保持一致，以實現公司目標

數據 OKR：所有導致應用商店購買的客戶旅程必須有指標收集和分析，以衡量進展或退出

公司戰略：人員

O: 致力于發展我們的員工，以減少流失和技能外流

KR：每季度員工流失率保持在10%以下

數據策略：讓我們的團隊保持技術上的熟練度，參與度和時效性

數據 OKR：我們數據團隊中75%的員工在一年內成功完成3個在線技術課程

公司戰略：在產品功能開發上做出更明智的決定

O: 數據在產品開發的投入中起著關鍵作用

KR：使用終身價值（LTV）的計算方法，作為產品所有者的輸入，他們正在開發產品功能以吸引更高價值的客戶

數據策略：提高決策的數據素養

數據 OKR：LTV計算的輸出與產品團隊Scrums中>200個功能開發故事點相關聯

……如此循環往復，使數據策略與公司戰略保持一致，OKR 也到位，以便執行。

制定 OKR，然后找到它們之間的一致性，并不是一件容易的事情。它總是涉及到與你的戰略伙伴的討論、意見分歧、勸說和測試想法。雖然看起來很難，但其副作用是培養了跨公司合作和共同使命的精神。

執行道路上的后續步驟

一旦 OKR被勾勒出來，并通過感官檢查，確認它們完全涵蓋了數據策略的要素，就該進入更詳細的執行階段了。

這包括：

• 制定衡量標準和收集手段，用于衡量每個 OKR的進展。
• 與負責交付的數據團隊進行溝通，并對 OKR進行微調。
• 然后，數據團隊將確定實現關鍵結果所需的任務和活動，這取決于你的公司如何建立產品和服務。例如，在一個敏捷公司，這將導致特性開發和sprint計劃。

總結

擁有一個全面的數據策略對現代企業的發展至關重要。讓戰略成為現實可能是很棘手的，這就是 OKR可以幫助的地方。在這篇文章中，我展示了如何在數據策略和OKR 之間建立聯系，以建立一個與公司整體發展方向一致的交付框架。

[1] 羅恩-米勒，大公司成為數據驅動的速度不夠快，TechCrunch (2019)
[2] Randy Bean和Thomas H. Davenport, Companies Are Failing in Their Efforts to Become Data-Driven（2019）, Harvard Business Review