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建立一个成功的数据驱动组织的4个步骤

责任编辑:cdeng 作者:Andy Cotgreave |来源:企业网D1Net  2019-03-25 09:37:19 原创文章 企业网D1Net

Tableau Software高级主管、《仪表盘大书》(Big Book of Dashboards)的合著者安Andy Cotgreave提供了构建数据驱动组织的四个步骤。

如何构建数据驱动的组织?

最近在达沃斯举行的世界经济论坛(World Economic Forum)上,技术和日益扩大的数字技能差距再次成为讨论的主题。在一场名为“让数字全球化更具包容性”的生动小组会议上,微软(Microsoft)、HCL、戴尔(Dell)和Salesforce的首席执行官们一致认为,世界正面临潜在的危险数字鸿沟。

与会者提到的主要问题之一是,私营部门的数据能力与公共、公民和非营利性行业缺乏的数据能力之间正在产生差距,私营部门的数据能力是巨大的,而且呈指数级增长。然而,有证据表明,数据能力是一个与行业无关的问题。

大多数的组织,无论是公共的还是私人的,在利用他们的数据方面仅仅是皮毛;IDC的研究表明,高达90%的数据仍未处理(或非结构化)和分析。其中一个根本问题是,由于每个部门都在生成信息,个人常常不知道这是否是他们的责任,甚至不知道是否允许他们使用数据。为了从数据中获得最大的价值,所有员工都需要具备分析数据并从中得出结论的能力。有效的数据分析不应只由少数高水平的专家进行。

那么,企业如何才能最大限度地利用现在触手可及的信息呢?

从坚实的基础开始

组织必须确保其数据适合多方分析。今天产生的大量数据需要不同的人访问。如果没有必要的技术来为分析准备数据,就很难理解数据所显示的内容。

数据管理工具和流程(如数据目录和语义治理)现在正在与BI平台聚合,以便将数据与其业务上下文链接起来,并在规模上维护治理。这将帮助需要通过沿袭分析验证数据来源的分析师和内容使用者,以及关注数据集更改的下游影响的数据工程师和数据管理员。最终,受治理的数据管理将为整个分析管道提供更坚实的基础。

让数据成为日常技能的一部分

如今,几乎每个行业的每一项工作职能都在某种程度上受到数据的影响。诚然,人工智能和数据科学的某些方面需要专业的技术技能,但现实是,从人力资源部门到董事会,每个人都需要能够阅读、理解和将数据作为信息进行沟通。

有迹象表明,各机构正在认真对待这一挑战,它们对数据素养培训进行了投资,并将重点放在学徒培训上,以扩大人才库。真正和持久的变革需要政府和私营部门采取持续的行动和切实的投资。

让你更容易提出聪明的问题

我们都见过,当员工被迫处理一项复杂的技术时,他们脸上会浮现出痛苦的表情。当系统难以使用时,大多数员工根本不使用它们。由于企业希望更多的人能够习惯将数据作为日常工作的一部分,因此技术本身必须能够适应各种不同的技能。

Tableau的James Eiloart在《Medium》杂志上预测:“自然语言处理(NLP)帮助计算机理解人类语言的含义。BI厂商正在将自然语言集成到他们的平台中,为可视化提供自然语言界面。成功的系统可以转换细致入微的语言和口语,无缝地将它们转换成查询。一个语句可以被开发和迭代,就像对话一样。

“当人们可以像对待一个人那样与一种视觉化的东西互动时,它就能让更多拥有各种技能的人对自己的数据提出更深入的问题。”随着BI行业内自然语言的发展,它将打破采用分析的障碍,帮助将工作场所转变为数据驱动的自助操作。

建立讲故事的企业文化

ETCIO的Anand Ekambaram表示,“如果你无法传达数据发现,你的分析就无法产生影响。”这就是数据可视化的力量。对于分析人员来说,能够以一种可操作的、易于理解的方式(也被定义为“数据讲故事”)传达分析过程中的步骤是一项关键技能。随着企业创建分析文化,数据讲故事的定义正在发生变化。

今天的数据叙事方法不是提出一个单一的结论,而是强调培养对话。这种众包式的分析方法使仪表板创建者和受众都有责任就数据告诉他们的内容得出结论。在做出商业决策之前,这会邀请多种观点。随着数据被用于在企业范围内参与,通知和测试想法,在工作中使用数据讲故事将放大业务影响的可能性。

采取上述步骤将有助于任何企业建立数据驱动的文化,但根据我们的经验,真正的成功只会来自优秀技术与深刻文化变革的结合。鼓励更多人使用分析工具部分取决于技术,并帮助每个人在工作中使用数据。一旦更多企业意识到这一点,他们将从他们的数据洞察中看到更多的价值。

关键字:数据驱动

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