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成為數據驅動型企業意味著做出意義深遠的改變，包括：制定積極的計劃來照料數據(主要涉及質量和安全);落實這一計劃，并及時制定和執行以獲取市場競爭優勢為目標的數據策略;推進管理體系建設，充分發揮數據的特殊屬性。此外，還需要“一份積極主動的計劃，獲取更多的數據，并以越來越有效的方式將數據和直覺結合起來，使個人和團隊作出更好的決策”。

十位企業高管中，有九位都把簡潔快速的報告和分析列為他們在數據方面的優先事項”。他認為，這在很大程度上源于數據辦公室的“酷因素”正在拓展到大數據、物聯網、機器學習、人工智能等方面，但中小型數據、運營報告和更傳統的分析與建模需求同樣重要。

數據治理(仍然是重要的企業活動，常常作為主數據管理或者大數據等工作的一部分)將從IT或IM轉移到合規或風險管理領域。

應該更加注意理解數據背后的語境：數據是如何收集的?利用已有數據可以作出什么決定?還可利用哪些數據源切實看清局勢發展，從而作出更明智的決定?

原文翻譯：

數據不只是企業的一項業務，而是關系到整個公司的命運——它是燃料，是飼料，是動力。在過去一年里，這一事實越來越得到眾人的認可。因此，積極制定改善企業數據策略的必要性應該引起重視。關于數據策略在過去一年的情況和未來一年的趨勢，我們請多位數據專家和思想***談了他們的看法。

受訪者包括：美國威斯康星大學麥迪遜分校***數據官杰森·費希貝恩(Jason Fishbain);First San Francisco Partners公司總裁約翰·拉德利(John Ladley);被譽為“數據醫生”的Data Quality Solutions公司總裁托馬斯·雷德曼(Thomas C. Redman);Nationwide公司***數據官吉姆·泰約(Jim Tyo)。

他們的看法應該有助于企業反思已經采取的措施，并思索在新的一年里應該采取哪些措施，讓數據策略能夠與數據價值相符。

回顧2016年

受訪者指出，在過去的一年里，數據策略取得了巨大進步，但也存在美中不足之處。

越來越多的企業將設立***數據官(CDO)崗位，這是大多數受訪者都認同的一個趨勢。拉德利說，CDO的涌現表明，企業已經開始認識到數據資產的重要性。

據預測，到2020年，近九成的財富500強企業將設立***數據官或同等職位。泰約覺得這是件值得慶賀的好事，因為：

“這一職務不斷涌現的好處在于，CDO越多，我們可以參考和仿效的商業模式就越多，數據界的成功機會就越多。”

泰約說，早期的CDO們“克服最初的艱難困苦，制定出正確的策略，如今將可在利用數據推動業務發展方面處于非常有利的地位”。在Nationwide公司，每一位業務主管都說數據很重要，這與幾年前形成鮮明對比。他說：“現在，復雜棘手的下一個問題在于，我們如何利用數據來獲得競爭優勢?”

拉德利認為，這是很多企業將在2017年面對的一個數據策略問題，因為各行各業不同規模的公司都越來越重視數據的貨幣化。他說：“把數據視為具有可替代價值的資產，這種想法如今在影響著企業戰略甚至愿景的設定。”

另一方面，并不是所有公司都充分意識到了數據資產的價值。例如，拉德利指出，某些公司的CDO流動率很高，說明這一崗位的職責還不夠明確，企業還不習慣領導層中的這個新角色。這方面的“不安定”可能與某些企業文化問題有關。數據驅動企業必須靠有力的數據策略來推動，而這些問題的存在仍在拖慢它們進步的腳步。

泰約說，有些企業認為，建立數據驅動的文化就是“企圖取代曾使企業功成名就的偉大傳承和文化”。事實并非如此。他說，使命和價值驅動的文化會令企業變得很偉大，“而CDO只是試圖引入基于事實、洞察驅動的方法，好讓這種文化與客戶更加契合。”

拉德利說，真正意義上的數據驅動將大幅改變企業的商業模式，影響到管理、架構和運營。按照雷德曼的說法，不能只從字面上去理解“數據驅動的文化”，可惜這種事情常常發生。

展望2017年(及以后)

受訪者談到了哪些將是企業數據策略的優先事項。

雷德曼的回答是繼續朝向真正的數據驅動文化邁進。他說，成為數據驅動型企業意味著做出意義深遠的改變，包括：制定積極的計劃來照料數據(主要涉及質量和安全);落實這一計劃，并及時制定和執行以獲取市場競爭優勢為目標的數據策略;推進管理體系建設，充分發揮數據的特殊屬性。此外，還需要“一份積極主動的計劃，獲取更多的數據，并以越來越有效的方式將數據和直覺結合起來，使個人和團隊作出更好的決策”

他還說，看到他提出的“數據煽動者”概念引起了很多人的共鳴，這讓他非常高興。“數據煽動者”是指一個人意識到有更好的方法來處理部門的數據問題并肩負起這個挑戰，從而成為公司其他部門的榜樣。

他說：“我希望在2017年及以后，數據煽動者的概念會繼續引起關注，有越來越多的人來扮演這個角色。”另外，他認為，***前瞻性的企業已經開始意識到利用專有數據獲取競爭優勢的重要性。

拉德利把改進商業智能(BI)和數據報告作為優先事項，因為他說：“傳統的報告和BI架構大多已經過時”。加強數據的報告分析基礎也在泰約的清單上，原因是“和我交談過的十位企業高管中，有九位都把簡潔快速的報告和分析列為他們在數據方面的優先事項”。他認為，這在很大程度上源于數據辦公室的“酷因素”正在拓展到大數據、物聯網、機器學習、人工智能等方面，但中小型數據、運營報告和更傳統的分析與建模需求同樣重要。

“獲取(恰當數據的)能力不足將催生出影子企業或以外包優先的數據策略。”泰約說。為了避免這種問題，數據策略應該包括建立“一個專門的辦公室，為處于數據成熟度不同階段的業務提供不同選擇”。

泰約還認為，利用數據來實現客戶體驗差異化和規范性建模(就特定結果提供建議)將引起關注。而拉德利認為，所有企業都將熱烈擁抱預測分析，不管他們需不需要。預測分析提供基于數據的可執行見解。“每位CEO都想獲得新的見解，哪怕他們現在連準確的運營報告都還拿不到。”他說。

拉德利還說，數據治理(仍然是重要的企業活動，常常作為主數據管理或者大數據等工作的一部分)將從IT或IM轉移到合規或風險管理領域。“IT內部的數據治理不管用。這種看法將繼續蔓延。”他說。

從縱向角度來看(這里是指高等教育)，費希貝恩認為，數據策略將圍繞著收集和利用新的數據來源展開，以便改善教學。“降低學生入學費、提高畢業率的壓力很大。”他說，“數據策略必須與這種壓力相適應。”

提到數據策略，應該對哪些方面多加注意?

費希貝恩認為，應該更加注意理解數據背后的語境：數據是如何收集的?利用已有數據可以作出什么決定?還可利用哪些數據源切實看清局勢發展，從而作出更明智的決定?“如果只看數據而忽略語境，還能算是數據驅動型文化嗎?”他如此發問。

拉德利說，元數據必不可少，也是最基本的要素，他希望看到更多的企業“認真務實地部署一些出色的元數據設施”。他并不介意企業的數據策略將重心更多地放在數據使用方面的協作上。他說，大部分企業就連數據使用方面的配合都做不到：

“真正的協作需要企業拋棄過時的卓越中心概念，轉而把數據視為跨越各座孤島的大一統因素，就像財務和預算那樣。”

說到孤島，“我希望看到傳統的孤島型企業能以有實質意義的方式，更好地接納數據可視化。”泰約說，“利用企業的工具與設施，更多地聚合數據源，將會加強整個計劃的效果，加速實現CDO的很多戰略目標。”

在雷德曼看來，他到目前為止看到的種種數據策略“亮點”尚未有效疊加成有實際意義的模式。他仍然擔心，企業不會從以前犯下的數據質量和數據架構錯誤中吸取教訓，比如尋求短期的緩解而放過更深層次的原因。此外，“我認為很多企業的行動不夠快，整個行業的行動也不夠快。”他說。

他認為，現在是進入數據領域的***時機。但“如果行動不夠快，那么發生另一場危機的可能性就會提高。”雷德曼說，“經濟大蕭條與壞數據有很深的淵源——而我們承受不起第二次。”