最初使用的是數據倉庫，然后是數據湖。如果大肆宣傳是可信的話，那么現在是數據網格的時代了。

所有這些都依次被視為開啟金融數據真正價值的靈丹妙藥。那么，為什么數據的真正價值之前沒有實現呢?

中心化的數據團隊常常會在公司結構中造成瓶頸，阻礙整個企業采取民主和進步的方法來使用數據。其罪魁禍首是眾所周知的：孤立式思維、部門/團隊之間缺乏溝通，以及對數據使用的被動態度。

這就是為什么是時候該禁止你的數據團隊來管理數據了——或者至少要改變他們與數據的關系。

數據優先文化對金融部門的好處

金融部門充斥著各種數據。這些數據不僅有可能解決諸多的問題，而且有可能引發一場行業革命。

以零售銀行業務為例。供應商的一個重大擔憂是其服務的商品化。Clearbank 和 Revolut 等金融科技公司和支付提供商的崛起已將傳統經營商引向集成 API 的方向。但這并不一定是一件壞事。通過這些 API 收集的未利用數據可能會開啟產品創新，從而使零售銀行能夠對其服務進行區分，并更多地以銀行即服務 (BaaS) 模式進行運營。

有效的使用數據可以促進實現超個性化，可通過預測界面等實現智能體驗，從而帶來豐富的用戶體驗。此外，有效的使用數據還可能帶來更有效的交叉銷售——根據現有客戶的個人狀況，為他們提供最適合的貸款和信用卡等產品。

不僅是零售銀行可以從數據中受益。利用“數據即產品”還有助于提高金融科技公司軟件即服務 (SaaS) 的業務價格及其平均報酬率 (ARR)。

那么，既然有這么多選項可供選擇，為什么數據團隊不做更多的工作來將其轉化為成果呢?在幫助他們對此進行改變方面，其他團隊發揮什么作用呢?

數據瓶頸

數據團隊并不總是認為自己當前使用數據的方法存在任何問題。中心數據團隊的設立基本上是為了開展復雜的轉型，以對數據的含義進行解讀。這意味著他們經常關注于“我們正在做的工作可行嗎?”而不是“我們能做什么?”。

對于數據團隊來說，如果數據管道工作正常，那么就一切正常——因為技術團隊(根據所提供數據來開發產品的人)沒有主動告訴他們可以以不同的方式提供數據。在中心數據團隊內部，有一個共識，他們的很多職責都涉及到清理別人的爛攤子。同樣，這些事情也可以積極主動地去解決。

如果數據團隊一開始就能更快地與技術團隊接觸，以使他們的對話和工作方式保持一致，這會使他們可以花更少的時間解決問題，同時可以有更多的時間來尋找潛在的機會。

更好的溝通是消除中心數據團隊成為瓶頸的關鍵。通常，整個企業中會有數百名技術人員可幫助發現和釋放數據的價值。

讓技術人員進入狀態

技術團隊通常會首先獲得數據，然后，常常會采取非常被動的方法進行實施。他們傾向于利用現有數據來構建他們被告知要做的產品，而不是激勵人們進入更寬的業務領域中，以充分利用他們的數據。

從頭開始設計某一產品的產品團隊可能更多地想了解“為什么”他們要使用自己的數據——但這需要做進一步研究。技術團隊必須要問自己，最重要的是問其他人，如果將他們的項目視為一個產品，哪些其他部門/領域可以從中受益。

例如，技術團隊需要與整個企業內的最終用戶交談，并說“我們已經獲取了這些數據——我們以何種方式打包這些數據才能更有益處，并可為你們帶來更多價值”?這是所有對話中最重要的一個，為什么完全忽略這種對話呢?

如果重點始終是讓技術去做某些事情，那么其結果只會出問題。如果技術團隊改變這一點，并積極主動工作，那么進步的空間就是無限的。

更多的業務部門

除了數據和技術團隊之外，更多的業務部門在數據去中心化和隨之而來的組織文化轉變方面也可以發揮重要作用。這意味著給各個部門分配不同數據集的所有權，以及就如何使用數據來幫助個人和整個企業擁有更好的業績方面進行清晰溝通。

讓更多的業務部門來支持挖掘數據的潛力，這有助于技術團隊更有效地“推銷”他們的數據產品。這可歸結為全公司范圍內對數據持有一種開放態度。

隨著金融機構為數據發展(無論最終發展為數據網格形式，還是全新形式)的下一階段做好準備，跨部門地建立一種對話和促進聯系將是釋放數據價值的關鍵。

最終，在金融機構工作的任何人都不應被禁止使用數據。應該鼓勵每個人接觸數據，使用數據以提高績效——只要數據在公司范圍內得到傳遞和共享，而不是囤積在某一特定團隊的管轄范圍內。

因此，要試試這一方法——讓你的數據、業務和技術人員坐著一起，讓他們列出企業中最有價值的五種數據資產。然后，讓他們每個人列出五種可以讓這些數據帶來更多價值的方法。現在讓他們把這五種方法變成現實。你會驚訝于其所產生的不同結果。