Apprentissage de l'état d'esprit
Pour réussir dans l'innovation, vous devez adopter un état d'esprit de croissance et vous préparer à apprendre. Pour vous aider à développer le bon état d'esprit, vous explorerez certains des obstacles à l'apprentissage et comment vous pouvez travailler pour les surmonter
Dans cette formation, vous
- Apprenez l'importance de l'apprentissage continu
- Apprenez que l'apprentissage est un marathon, pas un sprint
- Apprenez que les connaissances que vous acquérez en apprenant sont la base de tout succès que vous espérez atteindre
- Recherchez comment l'apprentissage continu est le fondement du succès de Big Tech
- Passez en revue les obstacles qui nous empêchent d'apprendre
- Explorez certains modèles mentaux que vous pouvez utiliser pour surmonter les obstacles à l'apprentissage
- Explorez des activités dans lesquelles vous pouvez vous engager pour optimiser votre apprentissage
Des compétences qui seront explorées
L'histoire
Les manières incalcitrantes des entreprises traditionnelles lorsqu'il s'agit d'utiliser les données sont peut-être le résultat de l'éducation occidentale. Dès le plus jeune âge, on nous dit quoi apprendre, comment apprendre et comment démontrer ce que nous avons appris. L'apprentissage institutionnalisé - préscolaire, école publique, collège, université, travail post-universitaire et formation en cours d'emploi - nous oblige en grande partie à répéter ou à appliquer nos connaissances.
On nous apprend à résoudre les problèmes que nous avons identifiés et compris, mais on nous apprend rarement à remettre en question ce qu'on nous enseigne. Même si nous remettons en question ce que nous apprenons, nous le remettons probablement en question d'une manière qui est apprise. En d'autres termes, même notre dissidence est un comportement appris. Très peu d'entre nous apprennent à analyser les données qui nous sont fournies et à créer notre propre histoire.
Nous, en tant qu'êtres humains, avons une préférence codée en dur pour une structure familière. Les histoires que nous avons l'habitude de lire ont un début, un milieu et une fin. À la fin, l'intrigue est parfaitement conclue, de sorte que le lecteur ou le spectateur en redemande ou est satisfait. Ainsi, l'histoire est créée par des humains pour des humains. Les données ne se soucient pas de vos sentiments, de votre état émotionnel ou même de votre attention. Les données sont inertes. Les données sont les faits. En affaires, nous devons créer l'histoire en fonction des données, et meilleures sont les données, plus l'histoire est crédible.
Lors d'un dîner pour les entrepreneurs de Graylock, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, et le partenaire de Greylock, Reid Hoffman, discutaient. Satya Nadella a déclaré : « (I) si vous avez deux enfants à l'école : l'un d'eux a beaucoup de capacités innées mais sait tout, l'autre a moins de capacités innées en tant qu'apprenant, vous savez comment le l'histoire se termine. Le tout savoir fait mieux que le je-sais-tout. C'est vrai pour les élèves de l'école. C'est vrai pour les entrepreneurs.
Par conséquent, les entrepreneurs ont besoin d'un esprit préparé et informé. Cela vient d'abord de se remplir la tête avec les données les plus pertinentes. Ensuite, les entrepreneurs doivent surmonter leurs préjugés pour que l'histoire qu'ils créent soit vraie et exempte de préjugés. Armés des faits, les décisions sont moins risquées et les chances de succès sont plus grandes.
De quelles données parlons-nous ?
Les données nous aident à ignorer notre interprétation subjective de la réalité afin que nous puissions voir la vraie nature du monde. À partir de ce point, il est possible de se comparer et de grandir. En utilisant les données comme base d'apprentissage, nous pouvons construire des entités évolutives et passer d'organisations opérationnelles à des organisations apprenantes.

Les données impliquent beaucoup de choses. Le mot évoque souvent des visions de feuilles de calcul, de bases de données et de calculs complexes, alors de quelles données devrions-nous nous préoccuper ? La réponse est la suivante : tout cela, pas seulement les données provenant d'un service d'analyse. Les tableurs et les bases de données ne fournissent que des données quantifiables, mais les données qualitatives sont également importantes. Par exemple, l'industrie hôtelière utilise des mesures telles que le revenu par chambre disponible (REVPAR) et les taux d'occupation moyens. Mais il utilise également des données qualitatives telles que les commentaires des clients publiés sur les réseaux sociaux, les inscriptions et l'utilisation des membres, et les scores de satisfaction des clients (GSS).
Les L'erreur de McNamara est un concept nommé d'après Robert McNamara, les Secrétaire américain à la Défense de 1961 à 1968, et est une réflexion sur son expérience de la gestion de la guerre du Vietnam. L'erreur décrit comment prendre une décision basée uniquement sur des observations quantitatives est une erreur.
« La première étape consiste à mesurer tout ce qui peut être facilement mesuré. C'est OK dans la mesure où il va. La deuxième étape consiste à ignorer ce qui ne peut pas être facilement mesuré ou à lui donner une valeur quantitative arbitraire. C'est artificiel et trompeur. La troisième étape consiste à présumer que ce qui ne peut pas être mesuré facilement n'est vraiment pas important. C'est la cécité. La quatrième étape consiste à dire que ce qui ne peut pas être facilement mesuré n'existe vraiment pas. C'est du suicide. »
-Daniel Yankelovitch, « Priorités de l'entreprise : une étude continue des nouvelles exigences des entreprises »
Les données peuvent provenir de n'importe où, y compris d'opinions personnelles, d'inférences et de connaissances. Mais les entrepreneurs doivent également considérer la possibilité que ce qu'ils ne savent pas est souvent plus important que ce qu'ils savent lorsqu'il s'agit de prendre des décisions.
La matrice des connaissances
La matrice de connaissances est un outil qui catégorise la matière et les données. La matrice montre ce qu'un entrepreneur ou un individu sait et ne sait pas lorsqu'il s'agit d'une décision ou d'une stratégie commerciale. Ce qui n'est pas connu peut être considéré comme de la matière noire [lien].
Aux fins de HowDo, la connaissance ou les données sont divisées en quatre catégories : le connu-connu, l'inconnu-connu, le connu-inconnu et l'inconnu-inconnu (la matière noire). Je sais que c'est une bouchée, mais reste avec moi. Cela a en fait un peu de sens.

- Les Connu-connu sont des choses dont nous sommes conscients et des choses que nous comprenons. C'est notre savoir.
- Les connu-inconnu Ce sont des choses dont nous sommes conscients, mais que nous ne comprenons pas : des lacunes dans les connaissances.
- Les inconnus sont choses que nous comprenons mais dont nous ne sommes pas conscients. C'est notre intuition.
- Inconnus-inconnus sont les choses dont nous ne savons rien—l'ignorance dans la définition littérale du mot.
Cette matrice fournit une perspective car la réalité est que la plupart des entreprises ne savent pas grand-chose, et ce n'est pas grave. La stratégie est à son meilleur lorsque les stratèges sont parfaitement conscients de ce qu'ils ne savent pas. Dans cet esprit, ils peuvent reconnaître les décisions qu'ils peuvent prendre en toute confiance, celles qui nécessitent des tests, celles qui nécessitent une découverte et celles qui sont hors de leur contrôle.
La matrice des connaissances est un outil crucial pour déterminer le risque. Le risque est basé sur ce qui est connu, et plus les inconnues sont grandes, plus le risque est grand. Si vous savez quelque chose, vous le comprenez et pouvez évaluer le risque associé. Si vous ne le savez pas, vous ne pouvez pas évaluer le risque. Si c'est un inconnu-connu, et que vous n'avez que votre intuition, c'est risqué. Et si c'est un inconnu-inconnu… eh bien, c'est juste effrayant comme l'enfer.
Le processus devrait d'abord établir les connus-connus. À partir de là, vous pouvez parcourir la matrice des connaissances et attribuer les inconnus connus, qui peuvent être explorés par la recherche. Les inconnues connues se manifestent par l'intuition, elles nécessitent donc d'écouter votre instinct, puis de trouver des données pour étayer ces affirmations. Les inconnues-inconnues existent toujours et ne peuvent pas être quantifiées, mais avec suffisamment de données dans le reste de la matrice, leur risque peut être mieux compris.
Une fois qu'un accord peut être atteint sur les connus connus (la vérité), il est possible de parvenir à un engagement à long terme dans une initiative. Ce récit basé sur des données m'a permis d'obtenir le soutien des parties prenantes des Fortune 100 et des startups. HowDo fournit des guides sur la collecte des données dont vous avez besoin pour créer une entreprise évolutive. Ces guides comprennent des analyses externes sur le client, la concurrence, le contexte et les capacités d'une entreprise. Ce sont ces données qui doivent être intégrées dans la matrice des connaissances.
Les entreprises devraient viser à maximiser les connaissances organisationnelles concrètes : les « connus-connus ». Chaque donnée doit être pondérée en fonction de sa probabilité de mesurer la réalité. Quelle est la crédibilité de la source ? À quel point les données sont-elles récentes ? S'agit-il de chiffres directs ou de projections approximatives ? Ces questions peuvent vous conduire à un score de confiance général sur l'ensemble de vos données, ce qui constitue la base d'une analyse et d'une discussion de qualité.
Mais maintenant vient la partie difficile. Les données déterminent la corrélation entre deux points de données, mais cette corrélation doit être interprétée en fonction de sa véritable signification. Pour ce faire, les entrepreneurs doivent comprendre leurs peurs [ajouter un lien], leurs préjugés, leurs motivations et leurs émotions.
L'esprit du débutant
« Lorsque de nouvelles entreprises ne voient pas le jour, le système de libre entreprise et les emplois déclinent. Et sans un système de libre entreprise en pleine croissance, "Dans « Dans l'esprit du débutant, il existe de nombreuses possibilités. Dans l'esprit de l'expert, il y en a peu.
– Maître Zen Shunryu Suzuki, Zen Mind, Beginner's Mind
Pour utiliser les données de manière optimale, l'entrepreneur doit d'abord contrôler ses propres réactions aux données. Vous ne pouvez pas laisser vos incitations ou vos idées préconçues polluer ou corrompre l'interprétation des données. Nous croyons tous que le monde est d'une certaine manière, et notre cerveau est, malheureusement, littéralement câblé pour rejeter les nouvelles informations.
Les données peuvent confirmer votre compréhension de votre entreprise et du contexte dans lequel vous évoluez ; ou, les données peuvent remettre en cause ou invalider ce que vous croyez être vrai. Dans tous les cas, vous devez être ouvert à ce que les données révèlent.
J'ai proposé des stratégies de croissance à des dizaines d'entreprises Fortune 500. Les seules fois où mes arguments ont échoué, c'est lorsque des dirigeants puissants refusent d'accepter les données. Ces dirigeants peuvent avoir une bonne excuse pour être sceptique à l'égard des nouvelles données : les données peuvent remettre en cause l'orthodoxie dominante, contredire directement leur compréhension du fonctionnement du monde ou remettre directement en question leurs incitations. Cependant, ces réactions sont basées sur la peur et les insécurités personnelles, et non sur le bien-être à long terme de l'entreprise, de ses clients ou de ses investisseurs.
De nombreuses entreprises et entrepreneurs ne savent pas comment utiliser les données qu'ils créent. La plupart n'ont pas suffisamment instrumenté leur entreprise pour comprendre ce que les données leur disent. D'autres sont tellement instrumentés qu'ils se noient dans ce qu'on appelle des « lacs de données ».
Quel que soit le niveau de maîtrise des données, la quantité de celles-ci à la disposition des entreprises augmente. En juin 2018, on estimait que 2,5 quintillions d'octets de données étaient créés chaque jour. D'ici 2020, environ 1,7 mégaoctet de données seront créés chaque seconde pour chaque personne sur terre. Le problème maintenant n'est pas tant de trouver les données, c'est d'apprendre à faire la différence entre le signal (l'information utile) et le bruit (l'information distrayante).
La matrice des connaissances
Dans mon article sur les données, j'explique la matrice des connaissances. La matrice de connaissances est un outil qui révèle les inconnues qui peuvent entourer une décision. En stratégie d'entreprise, ce que nous ne savons pas est souvent plus important que ce que nous savons. Je dis cela parce que si une décision est basée sur des données, et en analysant ces données, nous constatons que nous en savons vraiment très peu sur le chemin que nous envisageons de prendre, ce chemin sera aussi risqué que possible. D'un autre côté, si nous avons des données fiables qui nous en disent beaucoup, il y a moins de risque, et c'est une voie qui pourrait conduire à une percée.

- Les Connu-connu sont des choses dont nous sommes conscients et des choses que nous comprenons. C'est notre savoir.
- Les connu-inconnu Ce sont des choses dont nous sommes conscients, mais que nous ne comprenons pas : des lacunes dans les connaissances.
- Les inconnus sont choses que nous comprenons mais dont nous ne sommes pas conscients. C'est notre intuition.
- Inconnus-inconnus sont les choses dont nous ne savons rien—l'ignorance dans la définition littérale du mot.
L'intérêt de la matrice des connaissances est qu'elle permet de catégoriser les données en fonction de ce qui est connu et de ce qui est inconnu. Ainsi, la matrice fournit un processus par lequel le degré de risque d'une décision commerciale peut être évalué de manière réaliste.
L'organisation évolutive
Les entreprises évolutives sont à l'écoute du client de nouvelles manières. Ces moyens sont intangibles et éphémères car ils impliquent de construire un état d'esprit de débutant, de mettre de côté les préjugés et d'interpréter les données. Il y a même une composante émotionnelle à l'écoute du client.
Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, parle de l'empathie comme facteur clé de la capacité de son entreprise à évoluer au service du client. Selon Nadella, l'empathie est une source clé d'innovation car l'innovation est la capacité à « saisir les besoins non satisfaits et non exprimés des clients ».
Le résultat de ces nouvelles approches de l'entreprise est qu'une organisation opérationnelle, à travers le processus évolutif, se transforme en une organisation qui apprend et grandit constamment.


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