数据导向转型的七大原则

成为数据导向型企业需要有计划、合适的人才、技术、文化。数据导向转型这七大原则将助您走向成功。...



如何成功地做好数据导向转型

为了企业能够以数据为导向，信息治理并不是一个简单的任务。你需要能够迅速地吸收、整合、分析数据——现有内部数据以及新增内外部资源的大数据不断增长的数据流——得到洞察信息，然后对症下药。

Capgemini的NA洞察与数据实践的副总Jeff Hunter表示，Capgemini调查了1000位C级别主管（例如CEO）和高级决策师，得出了CIO帮助企业成功转型为数据导向的七条法则。

数据导向转型必须以经营目标作为起点。一旦你了解了自己的目标，才能设计出为了达成这些目标而扩充的新数据来源的新途径。数据完备程度和技术将会决定转型过程。

“通过业务和技术同步，企业能够开始系统地检查业务流程和商业模式，并开始确定是否一个程序中的定性元素可以被定量元素所替代，”Hunter说。物联网的到来，带来了（并将持续带来）前所未有的数据量。

“过去20年，由于被数据集市和数据孤岛包围着，公司一直在谈论企业数据策略，”Hunter说。

虽然公司一直在努力打破这些孤岛，除非你的环境能够应付迎面而来的海量数据，否则它们又会再形成一座又一座孤岛。

“现在每天产生的数据总量已经远远超过过去二十年的量，”Hunter说。“你必须做好管理这些高速产生的数据的准备。”

Hunter说，很多新技术可以用来支持企业捕获并管理数据。你的数据需要与这些技术搭配利用，以满足业务需要的特定的重要数据集。技术并不足以将你的企业转化为数据导向权威。创建一种理解并知道如何运用数据的文化也同样重要，甚至有过之而无不及。

“对于我们来说，理解数据不再是一个副产

品，”Hunter说。“是一种财富。你需要从心中认同这是一种财富。你需要明白你的数据可能会帮助你重新设计现有的业务流程或找到新的收入来源。”

为了达到这个目标，你需要把数据科学嵌入整个企业，在更全面的信息下系统地做更明智的决定。其实可以期望几乎所有企业的企业用户对信息和数据导向洞察的需求的不断增加。这意味着企业用户一定会觉得他们能够随时随地迅速拿到他们需要的信息。

这并不容易。关键是从小处着手，先设立单一的业务目标，当然，这个目标是通过分析确定可以获利的。然后重复，使你的团队从中获得经验，成为可将数据导向洞察过程“产业化”为业务问题的卓越中心。

“这个过程可以被重复，可以被持续使用，”Hunter说。“为了将业务部门逐个业务化，你可能想要投资科技、人员、分析。”

Hunter指出，Capgemini自己的大数据投资中很大一部分是在不同客户端重复使用的。一个使你的数据方案取得成功的关键性因素是将数据科学应用到你的数据科学中。不，这不是另一个Xzibit现象（作为一种流行的、以衍生方式复制传播的互联网文化基因）的裂变。收益导向随着数据活动及洞察比重越来越大，你需要能够决策你的数据方案是否朝着既定方向发展，以此衡量是否成功。

“我们如何衡量成功？我们想要确保我们着重将洞察力看做至关重要的KPI。”Hunter说。通过错误的或者不可靠的数据做出的洞察比但凭直觉做决定更可怕。如果没有掌握数据安全、没有最大限度的尊重隐私，那简直是把企业置于危险的境地。

“数据资产的安全和隐私很重要，”Hunter说。“我们将在妥善的治理数据方面有一番建树。无论数据产生的速度如何之快，合同、合规、监管问题始终要保持原则。”其实，数据导向洞察只有当负责洞察部分的员工及时作出决定时，才能发挥其作用。洞察需要在“作用点”上做些改变。

例如，如果你专注于购物车的优化，那就需要在交易完成之前提供给买家一些推荐。

“其他相似类型的事情在其他领域也有应用，”Hunter说。“你能够为机床工人提供作用点洞察，使他们得到关于钻头下一个小范围下钻点的信息吗？”

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