五月里不斷發(fā)生一些的事件和出版的書(shū)籍將對(duì)數(shù)據(jù)、人工智能和分析世界產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。這些事件和書(shū)籍涵括了應(yīng)該（和不應(yīng)該）做決定的方式以及領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)如何塑造一個(gè)可持續(xù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化等等各方面。下面我們快速回顧一下在過(guò)去一個(gè)月可能錯(cuò)過(guò)了的東西。

創(chuàng)新互聯(lián)于2013年開(kāi)始，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元陜州做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為陜州各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:028-86922220

分析是數(shù)字轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵

如果讀者從事技術(shù)工作，那么Gartner峰會(huì)應(yīng)該是你不希望錯(cuò)過(guò)的活動(dòng)，Gartner峰會(huì)通常充滿了新的研究和驚喜。今年的數(shù)據(jù)與分析峰會(huì)定不會(huì)讓雄心勃勃的首席數(shù)據(jù)官（CDO）失望。

根據(jù)研究公司Gartner的數(shù)據(jù)，擁有面向業(yè)務(wù)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的CDO可以：

有效地持續(xù)產(chǎn)生明確的商業(yè)價(jià)值的可能性為1.7倍 有效縮短上市時(shí)間的可能性為2.3倍 在數(shù)據(jù)貨幣化方面做到有效的可能性為3.5倍

這對(duì)于那些認(rèn)為數(shù)據(jù)應(yīng)該成為其組織轉(zhuǎn)型中心的人來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息。在過(guò)去的一年半里，CDO有機(jī)會(huì)塑造和推動(dòng)他們公司的議程。其中72%的人表示，他們正在領(lǐng)導(dǎo)或大量參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃。

然而，那些知道如何將數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)進(jìn)行管理并利用它來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新的組織只是例外，而不是常規(guī)。

根據(jù)《哈佛商業(yè)評(píng)論》特別提到的一項(xiàng)調(diào)查，近七成的組織中仍在掙扎：

只有29.2%的高管的報(bào)告說(shuō)取得了轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)成果 30%的人報(bào)告說(shuō)已經(jīng)制定了一個(gè)明確的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

也許更令人擔(dān)擾的是，“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力”據(jù)說(shuō)在下降；同一調(diào)查表明，受訪者認(rèn)為他們的組織是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織從37.8%降到24%，下降超過(guò)13個(gè)百分點(diǎn)。

那現(xiàn)在怎么辦呢？

也許過(guò)去的戰(zhàn)略已經(jīng)無(wú)效了。也許，快速的技術(shù)顛覆對(duì)許多人來(lái)說(shuō)挑戰(zhàn)性太大了以至于無(wú)法應(yīng)付，因?yàn)樾枰豢伤甲h的轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)庫(kù)管理就是一個(gè)很好的例子。這種不可思議的轉(zhuǎn)變?cè)诮衲甑姆鍟?huì)上表示：

2020年數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)市場(chǎng)總收入增長(zhǎng)的86%基于云 到2023年，75%的數(shù)據(jù)庫(kù)將在云平臺(tái)上運(yùn)行

如果你的公司在未來(lái)24個(gè)月內(nèi)存儲(chǔ)和使用數(shù)據(jù)的方式將發(fā)生巨大變化，你需要建立什么能力來(lái)利用這一新的發(fā)展呢？

我筆者曾有機(jī)會(huì)與一些通過(guò)數(shù)據(jù)獲得突破的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人和數(shù)字原生代合作過(guò)并研究過(guò)他們的成功。我其實(shí)也沒(méi)有什么神奇的公式，但我觀察到“數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者”所表現(xiàn)出的至少3個(gè)特征，在這里分享一下。

3個(gè)特征為：

數(shù)據(jù)即“才能” 數(shù)據(jù)即生態(tài)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)即運(yùn)行公司決策系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)即才能

你會(huì)發(fā)現(xiàn)圍繞“數(shù)據(jù)文化”和合理決策科學(xué)存在很多資源。關(guān)于這個(gè)主題的書(shū)實(shí)際上是上個(gè)月出版的，是我最近最喜歡的書(shū)：《Framers》和《Noise》，《Framers》的作者是Francis de Véricourt、Kenneth Cukier和Viktor Mayer-Schönberger，《Noise》的作者是Daniel Kahneman、Olivier Sibony和Cass R. Sunstein。這兩本書(shū)都是雄心勃勃的數(shù)據(jù)管理人員必讀之作。

這些書(shū)中的知識(shí)與諸如分析培訓(xùn)及“數(shù)據(jù)導(dǎo)師”等最佳實(shí)踐結(jié)合起來(lái)就可以幫助企業(yè)建立“數(shù)據(jù)文化”的基礎(chǔ)。不過(guò)，要評(píng)估維持這種文化的機(jī)會(huì)可以用到的一個(gè)好方法，那就是計(jì)算你的組織雇用“數(shù)據(jù)人”的百分比。

考慮一下這樣的場(chǎng)景：領(lǐng)導(dǎo)者經(jīng)常說(shuō)，他們的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源是他們手下的人，而不僅僅是他們的產(chǎn)品或服務(wù)。如果這是真的，那么判斷你公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力的最好方法就是看看你的員工和他們的職能。

上個(gè)星期的報(bào)道指星展銀行首席執(zhí)行官Piyush Gupta曾就這個(gè)話題發(fā)表過(guò)看法，他是這樣說(shuō)的，“我們現(xiàn)在越來(lái)越覺(jué)得自己是一家提供金融服務(wù)的技術(shù)公司，而不是一家傳統(tǒng)銀行”。我們的工程師人數(shù)是銀行家人數(shù)兩倍”，這一事實(shí)也許證明了我們公司質(zhì)的轉(zhuǎn)變。

我在月初就相關(guān)話題發(fā)布了一項(xiàng)LinkedIn問(wèn)卷調(diào)查，問(wèn)的問(wèn)題是“你應(yīng)當(dāng)雇用占你公司總員工人數(shù)多少百分比的數(shù)據(jù)員工”。該問(wèn)卷調(diào)查受到廣泛關(guān)注，瀏覽次數(shù)接近80,000，投票次數(shù)為625。

你應(yīng)該雇用占總雇員人數(shù)多少百分比的“數(shù)據(jù)雇員”？（Bruno Aziza on LinkedIN）

接受問(wèn)卷訪問(wèn)之一的是受人尊敬的數(shù)據(jù)科學(xué)家、加州理工學(xué)院的Kirk Borne博士，他就“數(shù)據(jù)雇員”一詞提供了有用的指導(dǎo)。他表示：

大約100%的員工應(yīng)該具備數(shù)據(jù)知識(shí)（即“認(rèn)識(shí)、理解和‘談?wù)?rsquo;數(shù)據(jù)”） 三分之一的員工應(yīng)該是“數(shù)據(jù)流利的”（即“用數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)造論據(jù)和展示結(jié)果”） 少于10%的員工應(yīng)該是數(shù)據(jù)專業(yè)人員或 是“從組織的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中創(chuàng)造價(jià)值的受薪人員（數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、BI專家、數(shù)據(jù)AI ML工程師、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師）”

讀者公司目前的比例是多少呢？建立“數(shù)據(jù)文化 ”需要書(shū)籍、培訓(xùn)、不間斷的強(qiáng)化和墻上的各種海報(bào)。但數(shù)據(jù)文化是由你公司的組織結(jié)構(gòu)圖來(lái)維持的。所以要?jiǎng)?wù)必確保你的各種數(shù)字與你的雄心壯志相匹配。

數(shù)據(jù)即生態(tài)系統(tǒng)及相互連接的“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)”威力

建立“數(shù)據(jù)文化”時(shí)另一個(gè)重要的考慮因素是你的員工所接觸到的數(shù)據(jù)類型。領(lǐng)導(dǎo)者們長(zhǎng)久以來(lái)一直都在抱怨員工難于接觸到他們公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。不幸的是，這只是問(wèn)題一個(gè)小小的部分。

倫敦勞埃德銀行的數(shù)據(jù)產(chǎn)品主管Nick Blewden上個(gè)星期在網(wǎng)上的分享指，“數(shù)據(jù)近視”這個(gè)問(wèn)題可能比你想象的還要嚴(yán)重。他發(fā)布的圖片（下圖）說(shuō)出了全部情況：紅點(diǎn)是你公司的數(shù)據(jù)（同樣，你的團(tuán)隊(duì)可能很少看到今天這些數(shù)據(jù)），灰色區(qū)域是你可以看到的數(shù)據(jù)。

所有這些都指向一個(gè)值得關(guān)注的趨勢(shì)：數(shù)據(jù)交換的崛起。我有機(jī)會(huì)在過(guò)去的一周里在DM電臺(tái)播客里分享我對(duì)這個(gè)話題的看法，DM電臺(tái)播客由Bloor集團(tuán)的首席執(zhí)行官Eric Kavanagh主持，可以在網(wǎng)上收聽(tīng)。而在宏觀層面上，我們應(yīng)該知道，最前衛(wèi)的公司將數(shù)據(jù)視為一個(gè)“生態(tài)系統(tǒng)”機(jī)會(huì)，洞察力則來(lái)自于相互連接的“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)”所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)組合。看看如下的數(shù)據(jù)

根據(jù)Gartner的資料，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)定出了他們的三大優(yōu)先事項(xiàng)：1）數(shù)據(jù)質(zhì)量（51%）2）D&A投資的ROI（44%）3）數(shù)據(jù)共享（43%）。 Gartner還預(yù)測(cè)，到2023年，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享的組織將在大多數(shù)商業(yè)價(jià)值指標(biāo)上優(yōu)于同行。 Deloitte的研究表明，92%的受訪者希望他們的公司增加對(duì)外部數(shù)據(jù)源的使用。

然而……目前只有5%的數(shù)據(jù)共享項(xiàng)目能正確識(shí)別可信數(shù)據(jù)和定位可信數(shù)據(jù)源。這也導(dǎo)出了我的第三個(gè)話題：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)即結(jié)構(gòu)

“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”這個(gè)詞不是個(gè)新詞。據(jù)維基百科介紹，這個(gè)詞已經(jīng)存在至少20年了，它的含義也在也被修改了多次。今年Gartner發(fā)布2021年十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)時(shí)，這個(gè)詞獲得了巨大的關(guān)注。研究公司Gartner預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大可：

減少30%的設(shè)計(jì)時(shí)間 減少30%的部署時(shí)間 減少70%的維護(hù)時(shí)間

值得注意的是，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Data Fabric）一詞目前處于研究公司的數(shù)據(jù)管理炒作周期頂端，在這一階段，客戶的期望和解決方案的現(xiàn)實(shí)之間存在著大差距。這些預(yù)測(cè)的內(nèi)容很多，要進(jìn)一步了解什么是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)什么不是，請(qǐng)參考Gartner的研究。

各個(gè)企業(yè)尋求部署數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，業(yè)界對(duì)其根本原因已有了很好的了解：由于數(shù)據(jù)越來(lái)越趨向于分布式（跨越數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），類型（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）和位置（在企業(yè)內(nèi)部及跨云）高度多樣化，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者面臨著在不做重大取舍的前提下管理數(shù)據(jù)訪問(wèn)和治理的挑戰(zhàn)。

在IT部門(mén)不能有效地管理數(shù)據(jù)及用戶不能及時(shí)訪問(wèn)他們需要的信息時(shí)，創(chuàng)新就會(huì)受到影響。根據(jù)最近的維度數(shù)據(jù)（Dimensional Data）研究調(diào)查結(jié)果，68%的數(shù)據(jù)分析師有推動(dòng)利潤(rùn)的想法但沒(méi)有時(shí)間去實(shí)施。

該領(lǐng)域里越來(lái)越多的分析師指導(dǎo)可以有助于你形成自己的觀點(diǎn)：一個(gè)很好的資源是IDC公司一個(gè)文檔，關(guān)乎IDC稱之為“數(shù)據(jù)控制平面”概念。

前文提到的書(shū)的作者Chandana Gopal、Stewart Bond和Dan Vesset很好地解釋了這種跨整合、跨訪問(wèn)、跨治理和保護(hù)的新架構(gòu)，解釋提出了其中三層的作用，即：

智能層——用于數(shù)據(jù)概況、分類、質(zhì)量、位置、脈絡(luò)和背景的透明度 治理層——政策引擎，目的是控制數(shù)據(jù)的可訪問(wèn)性、移動(dòng)性、可用性和保護(hù)性 數(shù)據(jù)工程層——用于數(shù)據(jù)集成、攝取和轉(zhuǎn)換、內(nèi)存數(shù)據(jù)虛擬化、聯(lián)合、復(fù)制和流式

網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：CIO如何做到并保持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
網(wǎng)站URL：http://www.rwnh.cn/article2/sodooc.html

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