公司已经学会了通过利用数据获得竞争优势来茁壮成长，在某些情况下甚至能够生存下来。但有多少组织是真正的数据驱动企业？
全球IT咨询公司Tech Mahindra的美洲行业战略总裁Lakshmanan Chidambaram说：“从商业角度来看，数据变得越来越有价值。毕竟，数据可以告诉我们很多关于公司的流程和活动的信息。它显示了公司是否朝着正确的方向前进，确定了需要改进的领域，并提出了一个适当的流程来进行这些改进。
专家表示，以下是数据驱动企业的一些关键特征。
采用组织范围内的数据进行战略操作
要成为一个数据驱动的企业，需要有一个适用于整个组织全面的、有凝聚力的数据战略。这包括技术、自动化和人工智能（AI）的使用。但它也包括文化、治理、网络安全、数据隐私、技能和其他组成部分。
Chidambaram说：“数据治理、存储和分析工具的市场已经大幅增长，但企业仍在努力应对这一挑战。首席信息官、首席技术官和首席行政官必须退后一步，制定企业范围的战略。利用数据的价值为企业整合人工智能，让企业的销售、营销和运营变得更卓越。确保数据架构为数据专业人士和非技术决策者提供超越直觉和轶事决策所需的工具。
许多企业和政府企业正在利用数据驱动的洞察力来改善客户服务、降低运营费用、创建新的业务流，并实现整体业务效率。
让组织的领导层和员工致力于数据驱动的方法是决定成功的关键。组织必须确保他们解决以下问题，以称自己为真正的数据驱动型组织：每个人都愿意将数据作为商业文化的一部分吗？”
优化资源分配
开发数据驱动战略是一回事；有效执行计划是另一回事。在这方面，拥有适当的资源并根据需要进行更新非常重要。
全球技术研究和咨询公司ISG的合伙人兼首席数据和分析官Kathy Rudy说：“一旦战略确定下来，支持战略的人员、流程和工具对于数据驱动型组织至关重要。”
例如，组织需要有一个建立数据目录的过程；数据清理和数据质量的程序和工具；定义数据用例和用例使用的正确工具；内部和外部用户有效安全的访问数据；支持用例的总体安全性；以及支持复杂数据请求的卓越数据中心。
从我们的角度来看，成为数据驱动的组织意味着拥有一支由数据分析师、数据科学家、数据工程师和其他专业人员组成的坚实团队，并在需要更新技能时提供必要的培训。
强调数据治理
数据治理是总体数据战略中值得特别关注的另一个组成部分，治理包括数据安全性、隐私性、可靠性、完整性、准确性和其他领域。这对于维护数据驱动的操作至关重要。
Kathy Rudy说：“如果没有数据治理，您就不能相信您正在使用的数据是高质量的，或者通过通用分类法在数据集之间同步是安全的，数据治理也为访问数据提供了基础。ISG经常面临不同的数据库，这些数据库具有不同的分类法和维护数据集的方式。“一旦我们建立了一个集中的数据治理方法，我们就能够开发出新的方法，内部和外部使用我们的数据可以用于客户交付、产品和数据货币化。
集中式方法还为企业内部的数据访问建立了适当的安全协议。许多人认为数据应该民主化，尽管我不相信这一点，除非您真正了解数据的来源、数据的收集方式、数据的上下文以及如何分析数据，不当的使用会导致决策错误。
例如，当ISG销售团队询问客户信息时，数据团队开始提取报告，发现同一客户有多个账户。这使得很难收集一段时间内的业务概况，销售什么，由谁销售等等。缺乏对数据的监管导致我们的系统中数据不干净，客户的不完整数据可能导致我们错误的规划客户策略。”
金融服务、医疗保健和保险技术提供商TransUnion全球技术平台高级副总裁Deepika Duggirala表示，负责任的数据使用对于数据驱动的组织至关重要。
Deepika Duggirala说：“这意味着保护企业数据生态系统中的所有数据，无论是动态的还是静态的都要同时维护员工和消费者的隐私。企业必须能够随着不断增长的数据保护法规并驾齐驱，通过教育所有员工了解美国和国际数据隐私和保护法规，并在所有数据存储和消费的初始设计中建立安全和合规性。这种心态是TransUnion如何使信任成为可能并保护我们的数据生态系统及其合规性。”
建立广泛的数据思维模式
构建数据文化和思维方式是总体数据战略的一部分，它值得特别一提，因为它确实有助于将战略变为现实。
Duggirala说：“决策的各个方面都受到数据的影响，员工可以流畅的诠释它，以更好的了解市场并做出合理的决策。这是TransUnion产品开发流程的核心，产品经理、客户体验设计师和开发人员都利用我们数据的不同方面来识别解决特定需求的解决方案，并确保简单直观的功能。”
Kathy Rudy说：“在数据驱动的公司，整个组织都认识到数据是决策的核心。因此，当提出挑战、提出问题或制定战略时，人们会自动获取数据以支持决策。在ISG，从描述我们资质的营销和销售材料，到客户交付物。数据用于证实，我们用数据和事实来支持我们的知识和专业技能，数据确实是我们所做一切的核心。数据为企业提供了竞争优势。我们将数据视为循环数据。我们不断收集、验证、管理、整理和分析数据，为所有利益相关者提供见解。”
咨询公司NTT Data北美创新中心负责人Theresa Kushner说：“数据驱动型组织有许多驱动因素，这意味着无论你在组织中处于什么位置，你都可以访问完成工作所需的数据。非数据驱动组织的数据管理方法通常是孤立的。NTT数据研究表明，少数组织表示数据在整个企业内无缝共享。在数据驱动的企业中，情况并非如此，由于这些团队由他们的领导层指导他们根据数据做出决策，并且他们的团队特别关注关键数据集，所以他们可以快速行动，并使用准确、随时可用的数据来推动他们的业务。
定期协作是拥有数据思维的关键，没有人们共享和使用，数据就什么都不是。有效的数据驱动依赖于数据所有者与其用户之间的高效协作和开放式沟通。数据驱动型组织的这一特征取代了培训、认证、数据治理、定期流程更新等所有其他特征。”
将数据收集作为首要关注点
Kushner说：“许多人工智能项目在短时间内被搁置，因为数据科学家无法找到拟议模型所需的数据，这通常是因为数据从未被收集过。数据驱动的组织就没有这个问题。他们知道哪些数据域对业务运营是重要和必要的，并确保这些数据集受到保护和管理。
例如，大多数公司都有客户关系管理（CRM）系统，销售人员使用这些系统来记录和跟踪，如果数据输入是销售人员的责任，那这些系统中的数据对于客户和他们的交易来说往往是不完整的。
这意味着，当数据科学家想要创建一个客户模型来识别那些将在特定时间或从特定渠道购买的客户，他们需要的数据可能不可用或不够完整，无法支持该模型。然而，数据驱动的组织明白，这些数据是运营业务的主要因素，因此确保了关键领域的数据管理实践是很有必要的。
在许多情况下，为了确保正确输入数据，这些组织自动执行销售输入流程，使销售人员摆脱繁琐的输入任务。根据业务类型或行业，关键领域可能会发生变化。例如，制造商可能会更密切地管理供应商的信息和关键数据领域。无论哪个行业，数据驱动型组织都有一个收集、管理和使用关键数据的计划。”
促进IT和业务之间的强大协作
数据驱动型企业往往在IT和业务领导者之间建立良好的工作关系。例如，当首席信息官与财务部门密切合作时，公司可以最大化财务数据的价值。
专业服务公司BDO的首席财务官Lynn Calhoun说：“在正确的时间以正确的模式向高管和经理提供正确的信息，需要首席财务官和首席信息官之间建立密切的合作伙伴关系。”
Calhoun说：“这包括让财务和IT团队一起定义信息需求，合作建立正确的IT系统和架构以满足这些要求，并密切合作以实施和支持能够跟上当今快速变化的业务环境的敏捷系统和流程。
在BDO的案例中，我们密切合作，了解企业需求，而这不仅仅是他们要求什么，这通常受到他们所知道的限制，这种约束限制了企业领导者实现目标的能力。”
作者：Bob Violino
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