展望未來，數據的利用將成為一種普遍范式，支持智能工作流程和便捷的人機交互。麥肯錫的預測認為，到 2025 年，這些無縫交互的普及程度將與企業資產負債表的普及程度相媲美，從而提高生產力。

在實現這一愿景的過程中，一個關鍵的方面是考慮數據可用性。數據產品不應僅僅包含為特定目標量身定制的可重復使用的數據集;它們還應該可以通過在最終用戶的工作環境中直觀且易于理解的工具輕松使用。

本文首先介紹了“數據影響框架”，該框架說明了人類如何利用源自人工智能和數據管道的數據產品，將原始數據轉化為有形的結果。隨后，數據可用性成為構建更好的數據產品的關鍵因素。通過將數據可用性納入組織的數據策略中，可以增強數據驅動實踐的影響力。

數據影響框架

組織努力有效地利用數據來實現切實的影響和價值。這種影響可以采取多種形式，例如增加收入、降低風險或提高質量，對任何企業的成功都起著至關重要的作用。數據還可以通過個性化營銷使公司更具吸引力，或者提供動力和希望，就像醫療行業的身體狀況指標或主動癌癥篩查方面的進步等案例所示。

為了實現數據的影響，三個關鍵組成部分發揮作用：

• 技術：自動化管道提取、轉換數據并將其作為有價值的信息加載到數據應用程序中。然后，人工智能算法可以進一步處理來自這些管道的數據，將其轉化為更具可操作性的見解。例如，管道從 CRM 和網絡跟蹤系統中提取數據，并由數據集中的 AI 算法進一步處理，識別潛在的客戶流失。
• 數據產品：可重復使用的數據資產，旨在為特定目的提供可靠的數據集。管道和人工智能算法產生數據產品，確保其質量，并使其可供具有不同需求的用戶訪問和理解。數據產品通常以客戶或訂單等特定業務實體為中心，包含元數據和數據集實例。
• 人：人在根據自動化管道和人工智能算法創建的數據產品做出正確決策方面發揮著關鍵作用。最終，這些決策會對組織產生影響。

數據影響框架說明了這三個參與者如何協作將原始數據轉化為切實的結果。最初，自動化管道處理和準備數據產品。接下來，人分析這些數據并做出明智的決策，從而采取有影響力的行動。人工智能和自動化管道可以幫助人無縫優化決策過程。在某些情況下，整個數據到行動的過程可以通過管道和人工智能完全自動化，無需任何人工干預。

讓我們探討四個示例(如下圖所示)，以說明我們的數據對框架的影響：

1.原始電子表格分析：人們手動將數據從應用程序(例如 CRM 系統)導出到電子表格中，在電子表格中清理和分析數據以獲得見解。這些見解為產生影響的行動提供了信息。

2.報告工具：數據定期自動預處理并加載到報告工具中。用戶可以利用預定義的儀表板和交互來做出明智的決策。

3.數字應用：客戶服務員工在其服務臺應用程序中接收人工智能生成的指示器(例如綠燈或紅燈)，預測客戶是否可能流失。根據這些信息和客戶來電的背景，員工決定是否提供折扣，從而影響整個客戶群。

4.自主決策：人工智能算法持續監控客戶行為以預測潛在的客戶流失。當滿足某些參數時，算法會自動觸發包含折扣建議的電子郵件活動，以防止客戶流失。

數據可用性

增強數據可用性可以創建更具影響力的數據產品，從而產生連鎖反應，促進智能工作流程以及人與機器之間的無縫交互。數據可用性延伸自更廣泛的可用性概念，其定義為：“衡量用戶在特定環境下如何有效、高效和令人滿意地使用數據來實現既定目標的指標。”

在我們的數據影響框架的背景下，有幾個要素在增強數據可用性方面發揮著至關重要的作用：

• 用戶——了解最終用戶至關重要。我們越了解我們為其構建數據產品的個人，就越容易使這些產品變得更加用戶友好。
• 角色——角色描述了我們在數據世界中迎合的用戶類型。這些角色包含對細節的關注、數據素養水平以及數據是否用于個人研究或團隊協作等特征。
• 流程和環境——考慮最終用戶工作的流程和環境至關重要。例如，有些人可能需要快速回答操作流程中的特定數據查詢，而另一些人可能正在探索數據以發現趨勢和模式。了解用戶操作的功能域也很重要。
• 影響——確定用戶的數據目標以及他們想要實現的目標至關重要。確定數據在幫助用戶實現目標方面的作用是優化數據可用性的關鍵。
• 數據產品——數據產品以易于每個最終用戶理解的方式塑造數據至關重要。將數據映射到已知的領域概念使最終用戶更容易訪問數據。
• 工具——為用戶有效訪問和使用數據選擇正確的工具至關重要。“工具”一詞涵蓋各種技術組件，包括數據轉換管道、人工智能模塊和促進數據交互的用戶界面。

數據策略

追求可用的數據產品需要超越傳統數據團隊范圍的協作努力。增強數據可用性的實現取決于彌合業務、IT 和數據團隊之間的差距，營造一種環境，使一個團隊制作的數據產品與其他團隊開發或維護的工具無縫結合。

為了打破部門孤島并培養凝聚力文化，創建廣泛接受的數據策略變得至關重要。下面幾種方法可以指導這種全面的數據策略的開發：

1.自適應預算分配——提高數據可用性需要確保可以通過針對特定用戶需求定制的工具來訪問數據產品。這種協作努力需要一種提供財務靈活性的預算方法，使多個團隊能夠利用可用資源。克服阻礙資源共享的固定年度預算的限制對于實現有效的跨團隊協作至關重要。

2.采用企業架構 (EA) 原則— 采用 EA 原則可以作為評估項目和軟件產品對數據可用性的潛在貢獻的戰略指南針。例如，配備用于無縫數據集成的強大 API 的工具可能比缺乏有效整合外部數據手段的替代方案更受青睞。

3.授權數據產品所有權——雖然數據產品所有者傳統上專注于在各自領域內提供可重用的數據資產，但實現最佳數據可用性需要擴展他們的權限。這種更廣泛的責任需要考慮不同的數據產品消費模式。賦予數據產品所有者跨團隊的所有權，使他們能夠克服障礙、主動解決障礙并促進無縫協作以實現其目標。

小結

從數據到影響的過程是多方面的。它涉及技術的協調協作，包括自動化管道和人工智能，以生成可供人利用的數據產品。數據可用性在簡化這些數據產品的使用、最終增強其潛在影響方面發揮著關鍵作用。我們強烈建議將數據可用性納入組織數據策略中。這種戰略整合可以有效打破部門壁壘，培育有凝聚力的文化。