Tableau Software高級主管、《儀表盤大書》(Big Book of Dashboards)的合著者安Andy Cotgreave提供了構建數據驅動組織的四個步驟。
如何構建數據驅動的組織?
最近在達沃斯舉行的世界經濟論壇(World Economic Forum)上，技術和日益擴大的數字技能差距再次成為討論的主題。在一場名為“讓數字全球化更具包容性”的生動小組會議上，微軟(Microsoft)、HCL、戴爾(Dell)和Salesforce的首席執行官們一致認為，世界正面臨潛在的危險數字鴻溝。
與會者提到的主要問題之一是，私營部門的數據能力與公共、公民和非營利性行業缺乏的數據能力之間正在產生差距，私營部門的數據能力是巨大的，而且呈指數級增長。然而，有證據表明，數據能力是一個與行業無關的問題。
大多數的組織，無論是公共的還是私人的，在利用他們的數據方面僅僅是皮毛;IDC的研究表明，高達90%的數據仍未處理(或非結構化)和分析。其中一個根本問題是，由于每個部門都在生成信息，個人常常不知道這是否是他們的責任，甚至不知道是否允許他們使用數據。為了從數據中獲得最大的價值，所有員工都需要具備分析數據并從中得出結論的能力。有效的數據分析不應只由少數高水平的專家進行。
那么，企業如何才能最大限度地利用現在觸手可及的信息呢?
從堅實的基礎開始
組織必須確保其數據適合多方分析。今天產生的大量數據需要不同的人訪問。如果沒有必要的技術來為分析準備數據，就很難理解數據所顯示的內容。
數據管理工具和流程(如數據目錄和語義治理)現在正在與BI平臺聚合，以便將數據與其業務上下文鏈接起來，并在規模上維護治理。這將幫助需要通過沿襲分析驗證數據來源的分析師和內容使用者，以及關注數據集更改的下游影響的數據工程師和數據管理員。最終，受治理的數據管理將為整個分析管道提供更堅實的基礎。
讓數據成為日常技能的一部分
如今，幾乎每個行業的每一項工作職能都在某種程度上受到數據的影響。誠然，人工智能和數據科學的某些方面需要專業的技術技能，但現實是，從人力資源部門到董事會，每個人都需要能夠閱讀、理解和將數據作為信息進行溝通。
有跡象表明，各機構正在認真對待這一挑戰，它們對數據素養培訓進行了投資，并將重點放在學徒培訓上，以擴大人才庫。真正和持久的變革需要政府和私營部門采取持續的行動和切實的投資。
讓你更容易提出聰明的問題
我們都見過，當員工被迫處理一項復雜的技術時，他們臉上會浮現出痛苦的表情。當系統難以使用時，大多數員工根本不使用它們。由于企業希望更多的人能夠習慣將數據作為日常工作的一部分，因此技術本身必須能夠適應各種不同的技能。
Tableau的James Eiloart在《Medium》雜志上預測:“自然語言處理(NLP)幫助計算機理解人類語言的含義。BI廠商正在將自然語言集成到他們的平臺中，為可視化提供自然語言界面。成功的系統可以轉換細致入微的語言和口語，無縫地將它們轉換成查詢。一個語句可以被開發和迭代，就像對話一樣。
“當人們可以像對待一個人那樣與一種視覺化的東西互動時，它就能讓更多擁有各種技能的人對自己的數據提出更深入的問題。”隨著BI行業內自然語言的發展，它將打破采用分析的障礙，幫助將工作場所轉變為數據驅動的自助操作。
建立講故事的企業文化
ETCIO的Anand Ekambaram表示，“如果你無法傳達數據發現，你的分析就無法產生影響。”這就是數據可視化的力量。對于分析人員來說，能夠以一種可操作的、易于理解的方式(也被定義為“數據講故事”)傳達分析過程中的步驟是一項關鍵技能。隨著企業創建分析文化，數據講故事的定義正在發生變化。
今天的數據敘事方法不是提出一個單一的結論，而是強調培養對話。這種眾包式的分析方法使儀表板創建者和受眾都有責任就數據告訴他們的內容得出結論。在做出商業決策之前，這會邀請多種觀點。隨著數據被用于在企業范圍內參與，通知和測試想法，在工作中使用數據講故事將放大業務影響的可能性。
采取上述步驟將有助于任何企業建立數據驅動的文化，但根據我們的經驗，真正的成功只會來自優秀技術與深刻文化變革的結合。鼓勵更多人使用分析工具部分取決于技術，并幫助每個人在工作中使用數據。一旦更多企業意識到這一點，他們將從他們的數據洞察中看到更多的價值。
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