数据战略

可靠的数据管理策略可以为任何寻求利用数据价值的企业带来回报。 尽管如此，数据驱动决策的道路仍然充满挑战和难题。

有人称数据为新油。 其他人称之为新黄金。 哲学家和经济学家可能会争论这个比喻的质量，但毫无疑问，组织和分析数据对于任何希望兑现数据驱动决策承诺的企业来说都是一项至关重要的努力。

为此，可靠的数据管理策略是关键。 包括数据治理、数据运营、数据仓库、数据工程、数据分析、数据科学等，数据管理如果做得好，可以为每个行业的企业提供竞争优势。

好消息是，数据管理的许多方面都得到了很好的理解，并且基于几十年来发展的合理原则。例如，它们可能不容易应用或难以理解，但多亏了基准科学家和数学家等，公司现在拥​​有一系列用于分析数据和得出结论的后勤框架。更重要的是，我们还有统计模型，可以绘制误差线来描述我们的分析范围。

但是，尽管数据科学和推动它的各种学科的研究产生了所有好处，但有时我们仍然摸不着头脑。企业经常遇到该领域的限制。一些悖论与收集和组织如此多数据的实际挑战有关。其他的则是哲学的，测试我们推理抽象品质的能力。然后，围绕首先收集的大量数据的隐私问题日益增加。

以下是使数据管理对众多企业构成挑战的一些不为人知的秘密。

许多组织仍在努力利用他们的数据。 为了实现数据驱动，组织需要致力于将数据视为产品并转变其文化。

多年来，IT 和数据领导者一直在努力帮助他们的公司变得更加数据驱动。根据 CIO.com 的 State of the State，大多数 IT 负责人 (52%) 表示，数据分析和机器学习将推动其组织今年的 IT 投资最多，这证明了大多数公司正在进行必要的投资。首席信息官调查。

但仅靠技术投资还不足以让您的组织以数据为驱动力。它需要正确的愿景、文化和承诺。
“许多组织都试图将数据视为一个项目，”安永美洲数据和分析负责人 Traci Gusher 说。 “它不能被视为一个项目；它必须被视为一个功能。在组织开始将数据视为必不可少的运营单位之前，他们将继续努力获得任何类型的数据一致性和质量。”

此类战略失误可能预示着 C 级别的一个持续问题，公司领导者认识到数据和分析的重要性，但未能做出成功所必需的战略变革和投资。