【数据战略】八个常见的数据战略陷阱 -- dataversity

在数字商业世界中，如果没有适当的数据战略，组织就无法利用其数据资产。 数据战略是使企业能够通过其数据实现其业务目标的计划。 避免常见的数据战略陷阱并制定成功的战略可以使组织能够通过使用数据来实现其使命和愿景。 缺乏数据战略会给组织带来以下挑战：

• 具有多个“真相”版本的孤立数据
• 技术意识低
• 手动数据准备和集成方法
• 数据质量低
• 指标和 KPI 定义和管理不当
• 缺乏数据驱动的决策
• 缺乏预测性或规范性分析
• 过度依赖 IT 部门

数据战略：快速定义

多年来，数据已经从过程副产品转变为指导决策制定的关键资产。 数据战略提供了在整个组织中存储、管理和治理数据的蓝图或计划。 数据战略指导所有企业数据活动，如数据质量管理、数据安全、数据分析、数据库管理、数据治理等。 该计划为跨数据项目一致和有效地使用数据建立了目标和标准。

当自动化或半自动化用于数据驱动流程时，数据战略特别有用。 数据战略背后的核心理念是有效利用整个组织的所有数据资源，无论它们位于何处。

数据战略确保数据确实作为企业资产来使用和管理，从而产生收入。 理想的数据战略应附有指导战略实施的路线图。

数据战略还为数据工程师提供了一个框架，以便为实现业务目标做出架构决策。 它提供了有关如何应用分析来获得关键见解的指导，其中数据可视化是一个关键要素。

数据战略目标：关键业务目标

在数据世界中，数据工具的选择几乎与数据本身一样丰富，因此企业很难选择最适合其业务目标的解决方案。

数据战略制定了系统实现以下目标的总体规划：

• 消除所有不需要的数据并保留企业最可能需要的高质量、准确的数据
• 制定所有业务部门都可以遵循的数据质量标准
• 开始业务部门之间的有效沟通以简化组织内的数据共享
• 以统一、易于使用的格式保存数据，以便在整个企业中轻松访问、使用和共享
• 将标准应用于新收集的数据以保持数据完整性
• 建立数据的单一真实来源，消除数据孤岛，并连接消费者、产品和供应商之间的数据
• 将所有组织数据整合到一个系统中，您企业中的每个人都可以访问和使用

数据战略陷阱（以及如何避免它们）

在建立与企业数据战略的每个组成部分相关的目标时，包括数据捕获、存储、共享等，战略团队经常会遇到许多陷阱或劣势。 以下是一些常见的数据战略陷阱及其可能的解决方案。

• 缺乏数据文化：数据隐藏在孤岛中，业务部门之间几乎没有沟通，导致缺乏数据文化。 需要数据素养和企业范围的数据培训，以允许业务人员阅读、分析和讨论数据。 数据文化是制定有效数据战略的起点。
• 数据战略过于关注数据而不是业务方面：当企业过于关注数据时，数据战略可能最终只满足分析需求，而不关注业务需求。 一个理想的数据战略需要人的能力，并为培训员工提供机会来执行战略以实现业务目标。 如果将公民数据科学家包括在战略团队中以弥合数据科学家和业务分析师之间的差距，这种方法将会更好地发挥作用。
• 在数据民主化之前投资数据技术：在许多情况下，数据战略计划侧重于快速投资技术，而不是首先解决数据访问问题。 如果不首先考虑数据访问，昂贵的技术投资将付之东流。 在这种情况下，技术是在没有首先考虑业务需求的情况下强加给企业的。 更好的方法是使整体业务需求与数据需求保持一致，然后采用最适合业务目标的技术。
• 非结构化数据的数据模型不可扩展：很多时候，目光短浅的数据模型只能提供有限的解决方案。 要使大量非结构化数据在任何情况下都能发挥作用，最好找到经验丰富的技术合作伙伴，因为这些解决方案提供商广泛接触广泛的用例和可持续产品。
• 寻找单一的数据治理解决方案：企业常常错误地认为拥有首席数据官 (CDO) 和数据管理职能可确保良好调整的数据治理，但这种情况很少发生。 实际业务统计数据表明，最佳 DG 实践来自“权力下放”——由一名 CDO 管理一个业务部门。
• 分散的数据管理可能导致重复工作：虽然分散有助于防止数据孤岛，但它可能导致重复的系统和工作。 去中心化的方法可能适用于数据攻击战略。
• 匆忙实施元数据战略：匆忙创建元数据战略将导致合规性差距、治理问题和数据使用不一致。 相反，领导层应该仔细规划和实施元数据战略，以在数据战略框架内运作。
• 缺乏员工培训：这个陷阱会对数据战略的实施阶段产生最大的影响。 组织通常急于构建和设计数据战略，而没有先培训员工以正确执行该战略。 这个问题最终可能会让组织采用与多年前相同的旧战略。

结论

许多组织都犯有开发数据战略的罪过，这些战略只会收集灰尘，直到几年后新专家发布下一个数据战略文档。 但执行有效的企业级战略需要仔细考虑：从长远考虑，确定需求，并为现在和未来制定业务目标。