整合创意和数据分析的好处

创造力和数据通常被认为是相互矛盾的概念。这意味着拥抱其中一个意味着放弃另一个。然而，很少有人看到在商业前线同时采用这两种方法的可能性。

创造力是产生新颖有用的想法的过程。它帮助企业在不确定、快速变化、动态的商业环境中竞争。数据分析是收集和分析信息和事实的过程。它是开发和增长新业务机会的基石。

尽管两者都很重要，但创造力和数据分析通常被认为是不相容的。人们认为创造力是一个“热”的过程，由直觉、想象和幻想驱动。相比之下，他们认为数据分析是一个“冷”的过程，需要理性、逻辑和结构化的过程。

但是，创造力和数据分析是专有的吗?在本文中，我将介绍它们在业务环境中可以相互补充的地方。

数据可以在哪些方面增强创造力?

为了理解数据是如何帮助创造力的，让我们先来看看创造力的过程。创作过程有几个阶段。

创建者必须首先确定需要创造性解决方案的业务问题。然后，他们需要搜索相关信息来分析问题。之后，创作者需要为问题产生潜在的想法和解决方案。最后，创作者选择并呈现出最有创意的创意。阶段的顺序不是固定的;创作者可能会在两个阶段之间来回穿梭。

1. 数据分析有助于识别问题．当我们需要改变或改进某些东西，但我们对现有的解决方案(如果有的话)不满意时，创造力就会产生。客户或员工的数据可以告诉我们新的问题或情况，需要创造性的解决方案或新的变化。
2. 数据分析有助于信息搜索．为了产生创造性的想法，首先必须收集有关问题的相关信息。数据分析可以为问题提供隐藏的见解。这些见解很难用创作者的想象力或直觉来揭示。
3. 数据分析有助于创意的产生．即使是富有创造力的人也很难“跳出框框”思考。现有的框架和知识会限制我们产生原创想法的能力。数据分析结果可以通过显示概念之间不寻常的联系来帮助创意人员。例如，数据可能显示产品的创意设计降低了客户的购买意愿。这些信息可以激励创意人员专注于不同的方面。
4. 创意选择与沟通．在产生想法后，创造者需要从现有的想法中选择最好的。数据模拟技术对于比较和评估不同的想法很有用。此外，数据有助于将新想法的利与弊传达给相关方。

创造力可以在哪些方面帮助数据分析?

为了理解创造力在数据分析中的作用，让我们来谈谈数据分析的步骤。分析师需要:

• 定义一个问题
• 提出一个假设
• 用数据检验假设;
• 然后得出结论。

这些步骤也是迭代的。分析人员可以在分析过程中的不同步骤之间来回切换。

创造力有助于定义一个商业问题．如何定义一个问题往往决定了我们的解决方案。提出正确的问题是找到正确解决方案的开始。爱因斯坦曾说过:“如果我只有一个小时来拯救世界，我会花55分钟来定义问题，只花5分钟来找到解决办法。”因为创意人员善于从不同的角度看问题，他们可以帮助分析师定义一个更好的问题。

创造力有助于形成假设．创造力可以帮助数据专业人员提出原创假设。我们经常根据现有的经验和知识提出假设。这使得假设检验成为一个确认我们已经知道的事情的过程。创意人士可以跳出显而易见的问题思考，提出反直觉的问题。它们可以帮助数据分析师想出新的关联和关系。

创造力有助于用数据进行测试．数据可能非常复杂，以至于我们无法使用我们最熟悉的单一工具来分析它们。创造力有助于将不同的工具进行有效的数据分析。坚持旧的例程可能会导致分析不足和对数据的理解不足。

创造力有助于得出结论．创造力可以促进数据可视化，有利于得出正确的结论。例如，创造性地使用颜色、文本、表格和图形可以帮助我们理解结果的本质并得出正确的结论。

最后一点

将数据分析和创造力视为冲突是有限的。相反，我们需要思考的是如何让他们共同努力，彼此受益。要做到这一点，一个好办法是雇佣既擅长创造性思维又善于数据分析的候选人。

很难找到“两手都灵巧”的员工，但这绝对不是不可能的。或者，管理者可以建立一个由分析师和创意人员组成的团队。鼓励团队内部的思想交流和协作是实现大整合的另一条途径。