很少有组织能够真正实现数据驱动决策的承诺。以下是如何判断你的是否是一个。
公司已经学会通过利用数据获得竞争优势来茁壮成长——在某些情况下还能生存下来。但是有多少组织是真正的数据驱动型企业？
数据变得越来越有价值，尤其是从商业角度来看，毕竟，数据可以告诉我们很多关于公司流程和活动的信息。它显示了一个人是否朝着正确的方向前进，确定了改进的领域，并提出了一个适当的流程来进行这些改进。
据专家介绍，以下是数据驱动型企业的一些关键特征。
他们采用组织范围内的数据战略
要成为数据驱动型企业，需要有一个适用于整个组织的凝聚力、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。但它也包括文化、治理、网络安全、数据隐私、技能和其他组成部分。
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挑战的范围，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，以利用其企业的数据价值，并整合人工智能以实现销售、营销和卓越运营。
这包括确保数据架构为数据专业人员和非技术决策者提供超越本能和轶事决策所需的工具。
许多企业和政府企业正在利用数据驱动的洞察力来改善客户服务、降低运营费用、创造新的业务流并实现整体业务效率。让组织的领导层和员工致力于数据驱动的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型组织：每个人都愿意接受数据作为商业文化的一部分吗？
他们优化资源分配
制定数据驱动的策略是一回事；有效执行计划完全是另一回事。这就是拥有正确的资源并根据需要更新它们的地方很重要。一旦确定了战略，支持该战略的人员、流程和工具对于数据驱动的组织至关重要。
例如，组织需要有一个构建数据目录的流程；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；支持用例的整体安全性；以及支持复杂数据请求的卓越数据中心。
从人员的角度来看，成为数据驱动型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稳固团队，并在需要更新技能时提供必要的培训。
他们强调数据治理
数据治理是整体数据战略的另一个组成部分，值得特别关注。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，您将无法相信您使用的数据是高质量的、通过通用分类法在数据集之间同步或安全的。数据治理还为访问数据提供了基础。
集中式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，尽管我不相信这一点。除非你真正了解数据的来源、收集方式、数据的背景以及 [如何] 分析数据，否则不当使用可能会导致错误的决策。
例如，当 ISG 销售团队要求提供帐户信息时，数据团队开始提取报告并发现同一客户有多个名称。这使得随着时间的推移汇总业务快照非常困难，销售什么，由谁等。对我们的数据缺乏治理导致我们系统中的数据不完整，客户的不完整图片可能导致我们错误地设计客户策略。负责任的数据使用对于数据驱动的组织至关重要。
这意味着保护企业数据生态系统中的所有数据——无论是动态的还是静态的——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一起发展，为此向所有员工宣传美国和国际数据隐私和保护法规，并将安全性和合规性纳入所有数据存储和消费的初始设计。
他们建立了广泛的数据思维方式
建立数据文化和思维方式是整体数据战略的一部分，但需要特别提及，因为它确实有助于将战略变为现实。决策的各个方面都受到数据的影响。员工能够流利地理解其解释，以更好地了解市场并做出合理的决策。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。
在数据驱动的公司中，整个组织都承认数据是决策的核心。因此，当提出挑战、提出问题或设计战略时，人们会自动获取数据以支持决策。
从描述我们资质的营销和销售材料，到使用数据证实建议的客户交付物，以及我们用数据和事实支持我们的知识和专业知识的行业简报，数据确实是我们所做一切的核心。数据为企业提供了竞争优势。我们将数据视为循环。我们一直在收集、验证、管理、整理和分析数据，以为我们所有的利益相关者提供洞察力。
数据驱动的组织有许多驱动力。这意味着无论你在组织中的哪个职位，都可以访问完成工作所需的数据。非数据驱动型组织的数据管理方法通常是孤立的。
少数组织表示数据在整个企业中无缝共享。在数据驱动的企业中，情况并非如此。因为这些团队在其领导层的指导下根据数据做出决策，并且因为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发展。
定期协作是拥有数据思维方式的关键。如果没有人们共享和使用数据，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与其用户之间的高效协作和开放式沟通。数据驱动型组织的这一特征取代了所有其他特征，例如培训、认证、数据治理、定期流程更新。
他们使数据收集成为首要关注点
由于数据科学家无法找到拟议模型所需的数据，许多 AI 项目在短时间内被搁置。这通常是因为从未收集过数据。数据驱动的组织没有这个问题。他们知道哪些数据域对于业务的运行是重要和必要的，并确保这些数据集受到保护和管理。
例如，大多数公司都有客户关系管理 (CRM) 系统，销售人员使用这些系统来记录和跟踪机会。但这些系统中的数据对于客户及其交易而言往往是不完整的，尤其是在数据输入是销售人员的责任时。
这意味着，当数据科学家想要创建一个客户模型来识别那些将在特定时间或从特定渠道购买的客户时，他们需要的数据可能不可用或不够完整，无法支持该模型。然而，数据驱动的组织明白，这些数据对于运营业务至关重要，因此可以确保数据管理实践在关键领域是彻底的。
在许多情况下，为了确保正确输入数据，这些组织会自动执行销售录入流程，从而将销售从繁琐的录入任务中解放出来。根据业务类型或行业，关键领域可能会发生变化。例如，制造商可能会发现更密切地管理其供应商的信息是他们的关键数据域。无论是哪个行业，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 IT 和业务之间的强大协作
数据驱动型企业往往具有 IT 和业务领导者之间良好的工作关系。例如，当CIO 与财务部门密切合作时，公司可以最大限度地发挥财务数据的价值。
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 CFO 和 CIO 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 系统和架构来满足这些要求，以及密切合作以实施和支持能够跟上当今快速变化的业务的敏捷系统和流程环境。