很少有组织能够真正实现数据驱动决策的承诺。下面是如何判断你的是不是一个。

公司已经学会了通过利用数据获取竞争优势来繁荣发展，在某些情况下甚至生存下来。但有多少组织是真正的数据驱动企业？

“数据变得越来越有价值，特别是从商业角度来看，”全球IT咨询公司Tech Mahindra的美洲战略垂直业务总裁Lakshmanan Chidambaram说。“毕竟，数据可以告诉我们很多关于公司流程和活动的信息。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，并建议了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。

他们以组织范围内的数据战略进行运营

要成为一个数据驱动的企业，需要有一个适用于整个组织的连贯、全面的数据战略。这包括技术和自动化，包括人工智能（AI）的使用。但它还包括文化、治理、网络安全、数据隐私、技能和其他组成部分。

奇丹巴拉姆说：“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，为企业利用数据的价值，并整合人工智能，以实现销售、营销和运营的卓越。”

奇丹巴拉姆说，这包括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。

奇丹巴拉姆说：“许多企业和政府企业正在利用数据驱动的洞察来改善客户服务、降低运营费用、创建新的业务流，并实现整体业务效率。”。

奇丹巴拉姆说，让组织的领导层和员工致力于数据驱动方法是决定成功的关键。“组织必须确保他们[解决]以下问题，才能称自己为真正的数据驱动组织：每个人都愿意将数据作为业务文化的一部分吗？”他说。

它们优化了资源配置

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凯西·鲁迪（Kathy Rudy）表示：“一旦确定了战略，支持战略的人员、流程和工具对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；定义的数据用例和支持用例的正确工具；内部和外部用户有效和安全地访问数据；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

从人的角度来看，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。

他们强调数据治理

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、隐私、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。

“如果没有数据治理，您就无法相信您正在使用的数据是高质量的、通过通用分类法跨数据集同步的，或者是安全的，”Rudy说。“数据治理还为访问数据提供了基础。”

Rudy说，ISG经常面临不同的数据库，它们具有不同的分类法和维护数据集的方式。“一旦我们建立了一种集中化的数据治理方法，包括人员、流程和工具，我们就能够开发新的方法，在内部和外部使用我们的数据，以实现客户交付、产品和数据货币化。”

Rudy说，集中化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，”她说。“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，否则不当使用会导致错误的决策。”

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名称。鲁迪说：“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。”。“对我们的数据缺乏治理导致我们的系统中数据不干净，客户的不完整形象可能导致我们错误地设计客户策略。”

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迪皮卡·杜吉拉拉（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。

Duggirala说：“这意味着保护企业数据生态系统中的所有数据，无论是在运动还是静止状态，同时维护员工和消费者的隐私。”。“企业必须能够与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。”

他们建立了广泛的数据思维

构建数据文化和心态是总体数据战略的一部分，但值得特别提及，因为它确实有助于将战略付诸实施。

“决策的所有方面都受到数据的影响，”Duggirala说。“员工能够流利地理解市场并做出合理决策。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确定解决特定需求的解决方案，定义发布时间表，并确保简单直观的功能。”

在数据驱动的公司，“整个组织都承认数据是决策的核心，”鲁迪说。“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，其中数据用于证实建议，行业简报，其中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，”鲁迪说。“数据为企业带来了竞争优势。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特雷莎·库什纳（Theresa Kushner）表示，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，”她说。“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，”库什纳说。“因为这些团队由领导层指导，根据数据做出决策，而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、随时可用的数据推动业务。”

定期合作是拥有数据思维的关键。库什纳说：“没有人们的共享和使用，数据就什么都不是。”。“有效的数据驱动文化依赖于数据所有者及其用户之间的高效协作和开放式沟通。数据驱动组织的这一特点取代了培训、认证、数据治理、定期流程更新等所有其他特征。”

他们将数据收集作为首要问题

库什纳说，许多人工智能项目在短期内被搁置，因为数据科学家无法找到拟议模型所需的数据。“通常情况下，这是因为从未收集数据，”她说。“数据驱动的组织没有这个问题。他们知道哪些数据域对业务的运行是重要和必要的，并确保这些数据集得到保护和管理。”

库什纳说，例如，大多数公司都有客户关系管理（CRM）系统，销售人员使用该系统记录和跟踪机会。但她表示，这些系统中的数据对于客户和他们的交易通常是不完整的，特别是如果数据输入是销售人员的责任。

库什纳说：“这意味着，当数据科学家想要创建一个客户模型，识别那些将在特定时间或特定渠道购买的客户时，他们需要的数据可能不可用或不完整，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，确保数据管理实践对关键领域是全面的。”

在许多情况下，为了确保数据输入正确，这些组织自动执行销售输入流程，以使销售人员从繁琐的输入任务中解脱出来。“取决于业务类型或行业，关键领域可能会发生变化，”库什纳说。“例如，制造商可能会发现，更紧密地管理供应商的信息是他们的关键数据域。无论在哪个行业，数据驱动的组织都有收集、管理和使用关键数据的计划。”

它们促进了IT和业务之间的强大协作

数据驱动的企业往往在IT和业务领导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的首席财务官林恩·卡尔霍恩（Lynn Calhoun）表示：“在正确的时间、以正确的格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的密切合作。”。

“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系统和体系结构以满足这些需求，并密切合作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，”Calhoun说。

在BDO的案例中，“我们密切合作，以了解业务‘需求’，而不仅仅是他们的要求，这通常受到他们所知的限制，”卡尔霍恩说。他说，这种限制限制限制了商业领袖实现目标的能力。

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