本文翻译自Sara Brown发表于MIT Management Sloan School的文章。
为什么重要创建数据文化是打造数据驱动型组织的关键之一。正确的技术、数据素养和打破现状是开始的起点。
虽然转型可能很困难，但拥抱数据的价值是显而易见的——这就是为什么分析平台提供商ThoughtSpot的首席数据战略官辛蒂·豪森(Cindi Howson)敦促更多公司思考：是什么阻止了这些企业成为数据驱动型组织。
豪森今年8月在麻省理工学院首席数据官和信息质量研讨会上发言时说，数据驱动型公司享有更高的收入、更好的客户服务、一流的运营效率和更高的盈利能力。“这听起来都是我们想要的，也是我们收集数据的原因” ，她提到，但《哈佛商业评论》的一项研究显示，只有20%的公司用数据为一线员工赋能。“对于25年后的行业来说，这是不可接受的。那么，需要什么呢？”
打造一个数据驱动型组织的方法并不是唯一的———一些公司可能专注于建立正确的数据团队，而另一些公司则投资于正确的技术或将分析纳入其数字转型战略。初创公司和新公司有一个优势，因为他们能够将数据构建到他们的组织框架中。现任者面临着挑战，如根深蒂固的业务流程或不情愿的领导。
豪森和其他专家在今年的研讨会上发言时说，创建数据文化是成为数据驱动型组织的关键之一。在过去一年对世界各地数据分析领导者的调查中，豪森发现61%的人说文化——而不是技术或人——是成为数据驱动的最大障碍。她说，在疫情流行期间，公司都试图更快地释放数据的价值，数据分析领导者们进一步确认，文化是最主要的障碍。豪森说，文化通常是由公司领导层设定的；从低层员工中涌现出来的草根文化变革是可能的，但更加困难。
根据专家的建议，以下是领导者加强公司数据文化的六种方法。
1.了解数据驱动意味着什么
美国进出口银行副首席数据官安德里亚·吉本斯说，数据不再仅仅是交易系统的副产品。现在，应用程序和技术是围绕企业决策所需的数据而设计的。吉本斯说，公司应该组织他们的系统和应用程序，让正确的人访问数据，这样他们就可以迅速做出决定，而不是让数据“堆积在系统中，以便在一周、一个月或一年后做出决定。”
2.拥抱新技术
豪森说，虽然正确的技术不是创建数据文化的捷径，但技术和文化是硬币的两面，因为两者都取决于对新方式的开放性。 豪森说，使用过时技术的公司——报告和仪表板、本地部署的数据仓库、孤立的数据集市和作为主要通信来源的电子邮件——通常有一种存储数据的文化。与此同时，这些组织通常缺乏领导力：抵制变革、自满、不愿意使用其他地方的技术、以及对失败的恐惧——所有这些都是创建数据文化的障碍。 豪森说，公司应该积极应用现代技术组合，包括AI驱动的数据洞察、数据湖、协作工具如Slack、云端部署的数据仓库和增强分析。这通常与一种创新文化相关，在这种文化中，数据民主化、透明、可信赖，专业知识和见解充分共享，人们有能力和精力去迎接新的挑战。
3.打破现状
豪森说，建立一种文化很难，部分原因是它需要一些软技巧。她概述了五种具体方式:引入变革推动者。豪森说，这可能意味着雇佣首席数字官进入公司来改变现状，他们通常是“连续创新者”。她警告说，这是一个流失率很高的角色，因为变革推动者往往会取得成功，然后转向下一个挑战。激励创新。公司应该问问自己如何对待创新，确保员工不会因为尝试新事物而受到惩罚。成功的公司拥抱黑客马拉松，或者鼓励团队解决难题，甚至庆祝失败。面对残酷的事实。当数字描绘出糟糕的前景时，你的公司如何应对？豪森说，成功的公司避免“虚荣心指标”和隐藏反映其业绩不佳的数据，而是直接解决问题。确定“对我有什么好处。”这意味着将对数据的关注转移到对公司需求的关注——从“我需要什么数据？”到 “我可以用数据解决什么问题？”组织协作。豪森说，实现结果需要一种合作的方法，这意味着一些公司需要围绕数据和分析进行重组。这可能意味着将业务人员与技术员工和程序员结合在一起。豪森说，虽然没有单一的最佳组织模式，但最成功的公司在每个业务单位中都嵌入了数据和分析，并具有一定程度的集中化。
4.让组织的数据公平：可查找、可访问、可互操作、可复用
“员工连数据都找不到？”根据Cellarity的首席数据官Milind Kamkolkar所说，这个基本问题是许多潜在的问题根源。这在业务各自为政的组织中尤其明显。 看待员工和数据之间关系的一种方式是公平(FAIR)，这是欧洲一组研究人员创建的数据指导原则。Kamkolkar说，在将这些原则应用于工作场所时，公司应该确保数据是:可查找性。Kamkolkar说，数据可查找性差通常是业务问题的焦点，尤其是当数据孤岛严重和数据缺乏关联时。可访问性。这涉及到安全角色、责任和所有权，并确保数据专业人员的任务是关注可访问性。在高度监管的企业中，确保根据数据管控规则和管理原则，员工可以在适当的级别进行访问。互操作性。Kamkolkar说，互操作性可能很难，因为它需要集成，但它为公司提供了一个跨数据源创建相关性的机会。如果做得好，它允许您在语义模型下开发您的数据计划，这也将创建一种与业务互通的语言。可复用性。Kamkolkar说，一旦一家公司产生了大量数据，确保这些数据能够被充分利用是很重要的。
5.培养数据素养
为了创建数据文化，团队中的每个人都需要使用相同的数据领域的语言。专家指出，在一个语言往往不精确的领域，这可能很困难——机器学习和人工智能这两个术语经常互换使用。但是数据素养需要公司中的每个人用特定的术语而不是泛型来谈论如何使用数据。 吉本斯说，这可能很难在公司推广，有些人对“数据素养”一词感到不快——数据敏锐是另一种说法——但她认为，这是一个真正由数据驱动的组织需要发生的变化的一部分。
6.不要将数据视为业务的独立部分
为了在不同的业务部门之间建立信任并创建数据文化，公司应该指导员工重新看待数据价值。哈特福德蒸汽锅炉检验和保险公司数据战略副总裁阿西夫·赛义德说：“我们在将数据组织整合到业务职能中”。“我们的数据办公室是业务组织的一部分，我们试图解决的任何业务问题都是从一系列问题开始的，这些问题侧重于解决这一业务问题需要什么样的分析或数据。” 卡姆科尔卡尔说，他采取了类似的方法。“我认为，做一个数据驱动的组织只是一个(好的)企业；我们谈论的信息资产至关重要。”
