每天、每一分钟、每一秒都会产生新的数据。数据变得越来越容易获得，形式也越来越新。所有这些都意味着数据在任何情况下都为创新提供了越来越多的机会。然而，许多组织正在努力以与数据领域发展相同的速度发展他们的员工队伍。问题是这些组织没有正确的数据文化。为了实现数据智能，企业需要打造一种数据文化，并通过数据治理赋予员工权力。
定义数据驱动的文化
每个组织都希望数据驱动。一个数据驱动的组织是一个创新的、有竞争力的和有利可图的组织的同义词。但是建立一个数据驱动的企业需要远见。在开始数字化和文化转型之旅时，有一个最终状态的愿景是很重要的。
您的组织对高效和成功的数据文化的定义可能与许多其他组织的定义不同;您的定义应该与您的组织的独特特征相一致，并促进您的业务目标。尽管如此，强大的数据文化通常包含以下组件:
- 获得高质量和值得信赖的数据
- 高水平的数据读写
- 一致性和建设性跨职能的合作围绕数据智能
- 明确定义并包含数据角色和职责，例如数据所有者和数据消费者
- 采用有利于数据使用和分析的技术
- 数据公民，感觉有能力根据数据做出关键决策
如何创建数据文化
打造数据文化是当今首席数据官面临的最普遍的挑战之一。即使在制定了强有力的数字化转型战略之后，数据专业人员也往往无法获得理想的结果，因为他们无法将数据的价值根植于组织文化中。在制定公司数据战略时，必须牢记公司对数据的看法。在组织中推广数据文化时，请采纳以下建议:
- 确定主要利益相关者:数据影响着每一条业务线，从IT到营销，从财务到供应链，从分析到法律。为了制定可靠的战略并转变企业文化，你必须找到合适的人来帮助你支持变革。
- 呈现相关叙事:一旦你找到合适的人，告诉他们数据是如何影响他们的日常工作的。当人们得到与他们已经建立的信念和观点相矛盾的证据时，他们可能会变得更加坚定，而不是挑战自己最初的想法。当试图获得利益相关者的支持时，你必须预测情绪反应，并利用这些知识来创建有效的沟通策略。
- 将数据与业务目标联系起来:此外，数据影响的不仅仅是日常活动。数据智能驱动优化业务结果，因此它们与组织的高层次目标相关。强调一个支持数据的组织可以推动以下结果:
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- 营收增长客户获取，产品创新，促销分析，价格优化
- 运营效率-供应链优化，产品库存效率，营销和销售效率，服务优化
- 风险缓解数据隐私合规，个人信息(PI)数据发现，政策执行，供应商风险管理
- 数据的现代化-第三方支出减少，数据湖优化，报告/应用程序整合，参考数据管理
- 促进合作:创建数据文化的一个关键组成部分也是拥抱协作文化。证明跨团队的所有员工都可以通过以下方式使他们的生活更轻松，并实现他们的业务目标围绕数据展开合作．
- 教育和培训你的员工:教育和培训您的团队了解数据的价值以及如何优化其可用性是至关重要的。熟悉并熟悉数据使您的团队能够接受围绕数据的文化变化并优化数据使用。
- 敏捷:考虑敏捷方法。这是大多数创新技术公司在开发新软件时采用的方法;他们认识到问题的需求和解决方案会随着时间的推移而变化。manbetx1.0下载同样，没有哪个组织会一蹴而就地改变其数据文化。倾听所有团队成员的意见，这样你就能知道什么可行，什么不可行。开放地调整你的战略和战术，这样你的数据文化就会发展。
实现有效的数据治理
BARC，一家技术集团公司，进行了一项调查显示数千名数据专业人士和近一半的受访者表示，他们的组织遭受数据质量不足的困扰，超过三分之一的人表示，这将是未来持续存在的问题。这些公司投入了大量的手工工作，以保持数据的质量是可接受的，这既花费了资金，也转移了人力资源，使其无法从事其他更有价值的工作。狗万新闻c这也增加了风险——有时糟糕的数据质量甚至可能导致企业承担的创收项目失败。公司显然需要在整个组织结构中对数据质量标准有一个共同的理解。他们需要数据治理．
强大的数据治理基础将允许组织开发强大的数据文化。良好的数据治理确保可以利用组织中的大量数据来实现业务价值。不受治理的数据是混乱的、没有规则的，而且会限制生产效率。数据治理使组织能够信任他们的数据来回答重要的业务问题。
一个好的数据治理框架包括策略、过程、流程和规则，以及正确的组织结构和实现这一切的技术。让你的队友和数据一起工作:
- 消除整个组织的信息孤岛
- 获得对数据的可见性，它来自哪里，以及如何使用它
- 监控和维护高质量的数据
- 实施法规和组织遵从性的政策
- 保护和保护敏感信息
通过实现数据治理框架，可以为智能数据使用构建基础。您可以使用数据治理来启用数据区域性。
将数据愿景变为现实
建立一个数据驱动的文化并非易事。尽管如此，通过将正确的人员与正确的数据连接起来并构建数据治理的基础，您可以将您的组织转变为数据智能企业。
