在当今数据驱动的环境中，组织拥有大量信息，但释放其全部潜力是一项复杂的挑战。许多组织难以有效地利用数据进行人工智能、分析和决策，而准确性、可用性和安全性等问题常常阻碍其发展。对于首席数据官来说，确定优先级并解决这些障碍是必须的。从实施强大的数据流程到创建包含DataOps、治理和人才的战略数据运营模型，数据领导者拥有将原始数据转化为强大资产的独特机会。本文探讨了真正利用数据需要什么。

什么最能阻碍你的组织

如今，由于文化、组织和技术方面的多重挑战，许多组织在利用数据进行分析、人工智能和智能代理方面受到阻碍。文化和准备程度仍然是一项重大挑战。在许多情况下，早期采用者已经接受了数据驱动的方法。然而，中期和晚期采用者则落后了，严重依赖电子表格等传统工具。这可能会阻碍创新，并降低组织在利用数据方面的整体敏捷性。此外，如果没有强有力的激励措施和明确的变革管理策略，组织可能会抵制或对新的数据计划漠不关心。

“数据质量和数据素养是额外的障碍，”曼哈顿维尔学院首席信息官JimRussell表示。他表示，通常情况下，足以满足交易目的的数据不足以用于分析或人工智能驱动的应用程序。例如，像邮政编码这样基本的东西中的简单错误可能会导致严重的错误。除了清洁之外，还需要数据卫生——包括归档或删除过时或未使用的数据。然而，如果员工缺乏数据素养和流畅性来有效地输入、维护、解释和利用数据，即使是原始数据也无法提供价值。这方面的培训和技能提升工作往往被忽视，导致许多人对数据时代准备不足。

然后是“组织摩擦的挑战”，前GreenwichAssociates首席信息官IssacSacolick表示。尽管早期采用者可能多年来一直在利用高级分析或人工智能，但通常很难推动整个组织发生有意义的变革。没有动力或权力去发展的团队可能会默认采用根深蒂固的方法，从而造成瓶颈并阻碍进展。

最后，技术和流程准备至关重要。即使拥有正确的文化和数据质量，组织也需要有效的策略来建立对数据准确性、沿袭和出处的信任。这意味着要为跨不同来源的数据提取、规范化和集成建立明确的标准。如果没有这些标准，数据将仍然是孤立和不一致的，从而削弱任何人工智能或分析解决方案的有效性。为了克服这些挑战，组织必须采用以价值为导向、以目标为中心的数据处理方法，在人才和技术方面进行投资。他们不仅需要专注于获取高质量的数据，还需要培养一种重视和信任数据驱动决策的文化。

CDO关注的最 高级别

对于致力于有效利用数据的CDO来说，数据素养应该是重中之重。建立一种让员工了解数据优势和局限性的文化，使他们能够应对挑战并进行有意义的合作。当员工知道数据的可能性时，他们可以帮助组织在不完善的情况下继续前进。在这里，重要的是关注早期、影响深远的用例，这些用例可以展示数据的价值，并强调如果提高数据质量，可能会带来哪些改进。

从CDO的角度来看：“明确用例至关重要。每个数据计划都必须回答为什么——为什么要收集、处理或分析这些数据?如果没有明确的业务目的，努力就会失败。对于CDO来说，重点应该是确保数据的可靠性，特别是通过来源和谱系。”对数据的信任始于了解数据的来源和转换，这有助于为准确性、一致性和可用性等所有其他改进奠定基础。

归根结底，准确性和一致性是任何数据策略的必备条件。然而，首席数据官应该专注于展示数据的战略重要性，询问哪些指标对业务重要以及谁需要了解这些指标。解决这些基本问题为可持续的数据驱动文化铺平了道路。FIRST首席信息官DebGildersleeve表示：“无论如何，准确性和一致性都应该得到解决。除此之外，CDO可能需要展示业务如何使用数据以及为什么使用数据。”

修复数据的流程

为了生成更好的数据并建立数据就绪状态，CDO需要实施与业务成果直接相关的强大数据治理流程。一个基本步骤是建立关键绩效指标(KPI)，跟踪数据质量和成熟度随时间的变化，帮助确保今天可用的数据支持明天更好的决策。治理框架还应包括数据生命周期管理实践，确保数据输入、维护和到期流程都得到明确定义和遵循。通过有效的数据治理，组织可以更自信地依靠其数据来推动战略和运营。

此外，首席数据官应研究数据提取和规范化流程，以有效处理各种数据类型。但他们必须进一步强调数据情境化，以获得更好的洞察力。利用数据回报之类的框架在这里很有价值，因为它将数据计划与可衡量的业务影响联系起来，指导数据优先级排序工作。产品管理实践，例如识别价值机会、将其追溯到数据需求和管理数据债务，对于专注于最关键的数据改进至关重要。将敏捷方法与反馈循环相结合可确保数据计划始终响应不断变化的业务需求，推动整个组织的持续改进和持续的数据素养。

创建数据运营模型

数据运营模式应根据组织的独特需求和战略目标量身定制，但一些核心要素通常必不可少。治理、风险和合规(GRC)是其中的一部分，因为它确保数据处理符合监管要求和内部标准，同时解决数据质量、隐私和安全性问题。这包括定义数据所有权、访问控制以及数据保留和处置协议，所有这些都可以降低风险并保护组织的资产。

除了GRC之外，该模型还应结合DataOps和操作化流程，以简化数据工作流并实现更快、更可靠的数据传输。受DevOps启发的DataOps实践增强了数据工程师、科学家和IT团队之间的协作，促进了快速的数据集成、测试和部署。起源和沿袭跟踪也应成为优先事项，因为它们通过提供整个组织中数据来源、转换和使用情况的透明度来确保对数据的信任。此外，包括价值限定符(评估数据业务影响的指标)可以帮助保持对高价值计划的关注。最后，培养和吸引数据人才至关重要，因为需要熟练的专业人员来管理、分析和推动数据洞察。有了这些元素，CDO可以创建一个平衡速度、安全性和治理的模型，同时支持组织不断变化的数据需求。

小结

在数据是无价资产的世界中，首席数据官在将原始信息转化为可操作的见解方面发挥着关键作用。通过解决文化、技术和组织障碍，领导者可以创建信任、质量和可访问性的基础，从而增强员工整体的能力。强调数据素养、治理和目标驱动的战略可确保数据计划与业务目标保持一致，从而培养一种重视数据驱动决策的文化。通过正确的方法，首席数据官可以带领他们的组织充分利用数据的力量，推动创新、效率和可持续增长。