尋求大數據項目的成功？記住：文化為王。

Tara Paider，是位于俄亥俄州哥倫布市，Nationwide Insurance公司的IT架構的副總裁，對于數據專家渴望獲得大數據項目的成功，給出了一些建議：大數據項目失敗的最大原因之一，既不是技術，也不是數據的數量。而是人。

例證：Nationwide的保險代理人的日常工作的一部分，是確保保費上升時，客戶不轉換到其他保險公司。有一個列表，列出保費將在未來30天內上升的客戶，代理拿起電話，與他們最好的客戶解釋這些變化。一項新客戶數據分析項目發現，這樣做有時會有負面作用：這些電話并不能幫助代理保住那些保費變化的客戶，實際上會造成客戶流失，Paider說。

“對于代理，很難理解數據發現的結果，因為和他們過去20年所做的不同，”她對在拉斯維加斯參加Gartner Business Intelligence and Analytics的與會者說。

所以，Paider和她的團隊開始制作更精細的保費通知列表，讓代理只給會帶來積極響應的客戶打電話和接觸，她說。

這個故事和CIO這個職位本身一樣古老。ERP整合項目經常失敗，并不是因為技術，而是因為人。 大數據，也沒有什么不同。但是大數據正在顛覆業務流程工作流；它對所有都有影響，從企業基礎設施，到企業架構。為了確保員工為數據感到興奮，而不是感到威脅，專家常常告誡公司，他們需要創建一個數據驅動的文化。但這說起來容易，做起來難。

Paider指出，一個強大的企業文化——要從高層開始，但不止于此；它還需要一線員工的參與，但是會帶來額外的障礙。 “這是最難的部分，而我們在過去20年或30年都是這樣做的，我們很清楚。這是我們最大的挑戰，”她說。

Paider的觀點并不罕見。

PricewaterhouseCoopers的研究指出文化,錯誤的文化是阻礙企業利用數據，并在信息時代取得成功的三大障礙之一。這一研究，與Iron Mountain合作完成，發現四分之三的企業中沒有從他們的數據中獲益。

公司如何打造數據驅動的文化環境？Gartner給出的定義是：“企業使用數據來組織活動，做出決策和解決沖突”。在Nationwide，是任命一名首席數據官(CDO)，Paider向其匯報。

“任命CDO，是好消息，我們希望利用數據來作出決定，”她說。“我不認為這是改變文化的唯一方法，但你需要一些能夠在業務和IT數據上有發言權的人，從而做出正確的決定。”

Nationwide的另一項文化修正，是向業務開放數據。新的，非結構化的數據源，比如地理位置，語音，社交媒體數據，可以更深入的了解客戶的行為，獲取更多的機會，更好的去服務客戶。為了幫助業務獲得這些洞察力，IT部門需要在大數據技術上進行投入，并承諾讓業務部門訪問這些數據。“傳統上，我們認為數據項目是線性的，類似應用開發項目，”Paider說。“但是，數據項目很復雜，你根本不知道會從數據中發現什么…直到你開始接觸這些數據。”

在另一家數據驅動的企業內，開放公司數據對于打造大數據文化也是關鍵。Jeremy King，是位于加州圣布魯諾的@WalmartLabs 的CTO和主管，說他的團隊將數據集中到一個Hadoop系統，讓他們的內部客戶訪問其所需的數據，來進行實驗。在提供訪問權限前，King的團隊構建進程，以清洗和標記數據以保護個人認證信息。 但是，公司還需要消除官僚壁壘，讓訪問數據變得容易，有些企業則選擇逃避。“我和很多企業進行過交談，已經建立了Hadoop 或大數據架構，但是他們卻不讓任何人訪問這些系統，”他在去年秋天的Strata + Hadoop World上說到。

這種繁文縟節限制了創造性思維和實驗，King說。在Walmart，甚至提供部分數據的權限，也是被限制的。“如果你只使用部分的數據，你將很難做出決定，在Walmart這樣規模的公司內，是否起作用。所以我們希望每個人從一開始都能夠訪問數據，來測試他們的理論，”他說。

授予整個匿名數據集的訪問權限起到了效果。至少在一個案例中，這樣做促使了一個類似初創的時刻，在幾個小時內，兩個工程師設計并開發了廣告優化平臺的原型，將在線廣告和線下銷售相連接。這一原型最終成為Walmart Exchange。

“我認為，除非你有讓所有人訪問數據的系統，這些神奇的時刻是不會發生的，” King說。

開始建立一個數據驅動的文化，CIO們必須找到令人信服的業務用例。Micheline Casey，美聯儲的前任首席數據官，現在為大數據分析公司Clear Story Data擔任顧問，曾經經歷過對于大數據項目的阻力，不是因為缺乏興趣或支持，但因為更務實的理由：錢。“美聯儲是一個政府機構，它雖然不從國會拿錢，但它有預算，”她說。預算很小，造成資金的爭奪。

“特別是剛接觸大數據的公司，要識別和優先選擇正確的項目和用例，展現價值，在企業內建立信譽，”她說。“在很多企業中，這種信譽幫助你獲得資金。”

這就是為什么專家們，包括Mann，建議通過解決一個小問題，將大數據引入企業。“你想要找到一個可以成為范例的案例，” Mann說。“你有一個非常具體的問題，你對于這個問題，有個非常實用的解決方案。”

隨著企業看到問題快速解決，對于這種方法的信任會增長——隨著文化變得越來越數據驅動，IT的戰略也會隨之改變。在Bloomberg，例如，對于大數據價值的討論已經結束了。現在的挑戰是確定在機器學習和大數據平臺上需要構建什么。

“你必須確保你密切與產品相關，你構建的是通用系統，而不是針對小問題的特定方案，因為這個小問題可能會發生變化，” Mann說。