数据：未提炼的石油
你听过“数据是新的石油”这句话吗？这是一个生动的比喻，在许多方面都很贴切。
大数据和企业分析正在证明其投资回报率以及对业务的直接影响。然而，当英国数学家克莱夫·汉比（Clive Humby）在 2006 年首次使用这一短语时，他所指的并非货币价值。他的完整引言包含更深层的思考：“数据是新的石油。它很有价值，但如果未经提炼，它实际上无法使用。”
确实——为了收集数据而收集数据对推动利润毫无帮助，但一些企业尚未弄清楚如何从它们开始收集的庞大数量数据中正确提取价值。这种陷阱也浪费了本可以更有效地用于其他地方的资源。即使是被动收集数据也会产生存储费用。
缺乏战略与人员阻力：两大核心陷阱
在没有明确数据战略的情况下收集数据是目前组织面临的最大陷阱。好消息是，提高数据利用率是公司扭转这一困境的最具盈利性的举措之一。研究表明那些利用数据来指导其业务战略的公司，其生产力持续提高 5%，收入增加 6%，而那些不这样做的人则没有这样的增长。
另一个常见的陷阱是实施背后的人员问题。虽然85% 的企业已经开始尝试将数据融入其业务战略，但只有不到三分之一的人能说他们的大数据项目取得了成功。阻碍这些项目进展的不是技术，而是人。组织的阻力、高层领导缺乏理解以及与组织目标的不一致可能导致瓶颈并减缓实施进度。这意味着公司知道数据的价值，但在实施中途因为领导层无法就数据战略的方向达成一致而失去动力。
明确 KPI 与智能精炼
为了避免项目崩溃，高管需要明确定义他们希望获取的见解，并确定最适合的数据类型。与其收集数据并寻找随机但有价值的片段像金子一样掉落，不如明确你将数据战略应用于哪些关键绩效指标（KPI）。
一个好的起点可以是概述你的组织希望解决的业务痛点和期望的增长领域，然后将分析后的数据应用到这些具体的业务问题上。数据精炼是使用人工智能和机器学习软件完成的。这类应用程序允许计算机以“智能”方式行事。给定一个大型数据子集，计算机和程序可以在没有为每种可能情况预设指南的情况下，自行决定信息的相关性和优先级。机器学习是人工智能的一个分支学科，旨在赋予机器从以往经验中学习并在未来互动中使用该知识的能力。本质上，计算机被给予一堆数据，并要求机器学习算法对其进行处理。可以更深入地探讨两者的差异和实施细节，因此如需更多详细信息，可参考以下资源此处。
高管角色的清晰分工
对于人员方面的常见陷阱，在数字化转型中分配清晰的角色会有所帮助。要求首席执行官（CEO）理解业务的每个方面是不合理的。同时，首席技术官（CTO）不仅要负责实施。在数字化转型过程中，成功高度依赖于首席执行官（CEO）、首席运营官（COO）和首席技术官（CTO）。首席执行官在倡导这项努力并确保转型保持在正轨上起着至关重要的作用，比以往更密切地关注实施过程。与此同时，首席技术官不应专注于实施的细枝末节，而应面向未来并主动解释技术对所有受影响业务领域的影响，展示其对技术和部门底线影响的理解。最后，首席运营官将首席信息官（CIO）和首席技术官（CTO）建议的技术整合到由首席执行官制定的整体业务战略中。换句话说，他们是首席执行官“为什么”的“怎么做”，以及首席信息官“做什么”的“怎么做”。
结语：化数据为竞争优势
避免这些陷阱意味着数据智能公司可以最大化其数据使用量并获得竞争优势。克服这些陷阱的建议和见解也使你的数据战略变得相当无痛且高效。这种组织性、专注性和关怀不仅让管理团队，而且让所有受变化影响的人保持参与并继续前进。