蘭迪．畢恩 Randy Bean | 哈佛商業評論・與世界一流管理接軌

蘭迪．畢恩

Randy Bean

著有《失敗得快，學得更快》（Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI）。他是《哈佛商業評論》、《富比士》（Forbes）和《麻省理工史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）的撰稿人，近40 年來一直擔任《財星》1000大企業數據和AI領導人的顧問。他曾是NewVantage Partners（NVP）的創辦人暨執行長，NVP 是一家為《財星》1000大企業客戶提供數據和AI領導人諮詢服務的公司，他從2001年開始經營該公司，直到2021年被收購為止。

調查全球高階主管：AI在2024年給商業帶來六大改變

分析與數據科學|數位版文章|蘭迪．畢恩

想要在數據時代中脫穎而出嗎？生成式AI的崛起，推動企業重新審視數據的潛力，也激發了他們更多的投資熱情。一份針對《財富》1000強和全球商業領袖的調查顯示，企業正朝六個主要的方向發展。身為企業領導人，關鍵問題是：我們的數據是否準確？當數據與AI的潛力被正確釋放，它們就不僅是技術工具，更是推動成長與競爭力的引擎。

2025/01/28

生成式AI推動公司文化更加數據導向

分析與數據科學|數位版文章|湯瑪斯．戴文波特、蘭迪．畢恩

生成式AI這樣能激發人們想像力的新技術，正在推動企業向數據導向文化邁進。根據一項年度調查，許多大企業的領導人表示，他們組織的建立數據及分析文化有了顯著提升。要抓住這一科技帶來的變革機遇，企業需要在實驗、實際部署和教育上投入更多資源，以真正將這種技術優勢轉化為文化力量。

2024/09/09

五個步驟，讓你的數據與人工智慧長大展身手

科技與分析|數位版文章|蘭迪．畢恩、艾莉森．薩格瑞夫斯

隨著人工智慧與數據工具爆炸式成長，企業紛紛設立數據與人工智慧長（CDAIO），但這些長字輩主管，往往因為焦點錯誤、缺乏組織的信任，注定失敗。本文建議公司採取五項步驟，幫助自家CDAIO達成任務。

2023/07/13

當心！你在數位轉型這些方面的投資不進反退

分析與數據科學|數位版文章|蘭迪．畢恩

許多公司都在大力投資數據、分析和人工智慧，但研究顯示，公司不見得因此就轉型為數據驅動的企業，最近還有一股停滯不前的趨勢。數據策略專家提供四項建議，讓你的企業能夠有真正的數據革命。

2023/06/06

想成為數據驅動組織，為何這麼難？

數據管理|數位版文章|蘭迪．畢恩

想要將公司轉型為數位驅動的組織，是許多領導人的追求，但總是失敗多於成功。深究其因，最艱鉅的挑戰或許無關於技術，而是公司整體的文化。根據調查，如今有91.9％的高階主管都意識到這個問題，承認文化障礙是邁向數據驅動之路上的最大阻礙。本文作者提出，轉型成功的公司都執行了三大原則；而領導人除了要重視這三點，當然還有持之以恆的決心，因為轉型就是一條漫長的路途。

2022/04/16

平均任期2年？數據長大位為何坐不久？

分析與數據科學|數位版文章|喬許．金恩、湯瑪斯．戴文波特、蘭迪．畢恩

隨著大數據對各行各業帶來的巨大利益，每家公司都需要有人妥善管理各種數據資料，因此「數據長」一職應運而生。然而根據分析，數據長的平均任職期間是2年。為什麼這個理應備受需要的職位，卻很難做得長久？最關鍵的問題，在於數據長這個職位沒有好好界定清楚，與分析長、資安長、隱私長等職位混淆不清。那麼該如何改善這個問題，讓數據長真正發揮價值？

2021/09/10

深度探究這個職位的七大關鍵職責...企業對資料長太苛求？

數據資料|數位版文章|蘭迪．畢恩、湯瑪斯．戴文波特

資料長這個角色，通常背負不切實際的期待，以及不明確的工作重點。因此，資料長難以在背負的所有期望上，都有卓越表現。也因為對執掌並無共識，資料長通常任期不長。因此，組織應選擇最適合自己情況的資料長職責。

2020/03/16

大公司接納分析了，那還缺什麼？

分析|數位版文章|湯瑪斯．戴文波特、蘭迪．畢恩

一項新近的調查顯示，大多數大型公司仍沒有資料導向文化。

2018/04/04