作為全球最大的數據分析公司之一的首席信息官，Nick Daffan對于如何將數據變成有價值的資產頗有心得。這幾乎是所有公司的所有首席信息官都想實現的目標，隨角職責的發展變化，人們不太著重于系統的正常運行時間，而是更多地使用數據來推動業務發展，因此記者向Daffan討教了一些準則，即如何獲取大量存在于各種不同系統中的數據并創建可利用的，有影響力的功能。
盡管Daffan承認創建有用的數據是一種“多維度挑戰”，但他確實為所有的IT領導者提供了一些基本步驟。
1. 建立面向數據的文化
如果你的公司文化并不激發人們以新方式利用數據的熱情，那么你將很難將數據轉化為資產。Daffan說，創建面向數據的文化的著力點在于有“一群能力卓著且勇于戰略性地使用數據的人”，Daffan這樣說道。“你需要這樣的人，他們了解不同的數據源如何通過交互來解決業務問題。”
Daffan說：“我們將數據科學家視為一個社群，我們有一支向首席分析官匯報工作的龐大團隊，而這些首席分析官則向我匯報工作。但是我們也有駐扎在業務部門內的團隊”。一旦核心的數據科學家團隊開發出可用于商業用途的數據建模功能，業務部門的數據科學家便會將其集成到滿足特定客戶需求的產品中。“我們的觀念就是讓人們可以在數據科學社團中自由行動，依次出入業務部門以及從一個業務轉向另一個業務。總的觀念就是創建一個社團，在這里，方法和信息可以毫無束縛地流向需求最旺盛的地方”，他這樣說道。
2. 提供有趣且有影響力的工作
所有的公司都需要數據科學家，因此人才難得。為了應對這一難題，Daffan認為，你要明白的是，數據科學家的需求與你我無異，即能夠產生影響力的有趣工作。他說：“他們希望獲得具備深度和廣度的數據并希望使用最先進的工具和方法。他們還希望看到自己的模型得到實現，也就是能幫他們的業務合作伙伴和客戶以高效的方式使用數據。”
構成數據的要素是什么呢?Daffan說：“將非結構化數據與結構化數據集成在一起的難題引起了數據科學界的極大興趣”。例如，人壽保險公司的數據科學家可以訪問大量結構化數據，包括保單和理賠信息。然后，他們可以分層存儲非結構化數據(例如圖像庫或保險單)，甚至來自語音識別工具的數據。“這就是這一難題變得十分有趣的時刻”，Daffan這樣說道。
3. 了解各種規則
公司中的每個人是否都了解合同和監管問題是如何確切指示如何使用數據的?如果員工不了解數據使用的限制，他們可能會緊張到無法創新。Daffan說：“如果你的團隊對數據的正確使用沒有徹底的了解，那么他們要么過度使用數據，要么誤用數據，要么走另一個極端，又或者是無所事事。”
由于你最不想做的事情是創建超出合同允許范圍的數據功能，因此Daffan建議人們要“了解與數據有關的合同和法規方面的規則并以通俗易懂的方式對其下定義。知道自己合乎權限，這是創新的巨大推動力。”
4. 發現可快速實現的成果
是的，讓你的首席執行官和高管宣傳數據的重要性是發展數據驅動型公司的基礎，但是，如果你不能為達成實際成果或Daffan所謂的“關鍵點”提供更強有力的支持，那就不要枉費心機了。”
假設你是金融服務業務的首席信息官，你可以訪問客戶的銀行數據和信用卡信息。Daffan說：“如果你能夠將賬戶，客戶付款和商家交易數據匯總在一起，那么你就可以查看以前無法生成的客戶支出圖表。洞悉客戶使用哪種支付工具進行不同類型的購物，這種能力對于銀行的產品開發策略非常有用”。你的數據分析項目所帶來的任何早期收入增加都將大大有助于建立長期戰略所需的文化。
5. 保持靈活性
你的文化渴望數據，而你的數據科學家也加入其中。你最不想做的事情就是因為要訪問繁雜的數據來失去所有動力。Verisk為各行各業提供各種數據解決方案，因此靈活性是其業務模型的關鍵。Daffan說：“每個行業的數據科學家都有自己喜歡的工具和技術，因此我們對工具的規定不能太過死板。我們要通過在云環境中工作來保持靈活性，而不是受困于特定的數據庫技術，”
Daffan發現，他和團隊可以相對輕松地啟動自定義云環境，使數據科學家可以使用自己喜歡的工具來訪問數據。“我們可以在短短十分鐘內創建一個環境，其中，數據資產就等著人們去挖掘。”
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