数据比以往任何时候都更加普遍,但要充分利用数据潜力却需要创造力和信念。

作为数据负责人,您需要浏览不断增长的各种内部和外部数据源,以便在竞争日益激烈、数据丰富的市场中制定战略和方向。

只关注商业智能的日子已经一去不复返了。 当今的数据负责人致力于实时决策和预测模型,帮助组织保持领先地位。 但要实现这一目标,您的数据战略必须定义正确的方法来理解大量数据,与业务战略保持一致,并制定跨越整个组织的解决方案。 您必须赋予人们权力并定义满足业务需求的用例,从传统分析和数据科学到运营分析、数字、物联网传感器数据和新产品开发。

创造力和创新决策是取得成功的筹码。 但要充分发挥数据的潜力,远见卓识、说服力和支持也必不可少。 六步框架融合了行业数据负责人的见解,将帮助您设计和实施数据战略,同时充分利用您作为一个组织的团队、人才和优势。

入门

制定战略

01. 了解您的业务目标

将您的数据战略与业务战略联系起来

有了数据战略后,获得人们的认同很重要。 只有当该愿景与组织的整体目标一起得到管理、支持和货币化时,您的数据战略框架才能发挥作用。

为了协调业务和数据优先级,您需要清楚地了解组织和高级领导层的更大目标。 与最高管理层和业务利益相关者会面是帮助您的组织实现其目标并将数据视为真正竞争优势的第一步”,这是一切的起点和终点,您想解决什么商业问题?” Inari 首席信息和数据官 Rania Khalaf 博士指出。

为了帮助领导了解数据的战略价值,请务必要确定优先级,并在协作的数据驱动环境开始形成时达成一致。

保险业企业数据和分析负责人 Srinivasan Sankar 指出,最重要的是,要现实一点是,

要询问每个项目干系人的问题

下面是第一轮重要对话的问题清单,用于确定您的方向。

您需要使用数据和人工智能的首要业务优先事项和计划是什么?

阻碍您实现这些优先级的最大挑战是什么?

您面临哪些与自助服务数据访问相关的数据隐私和安全挑战?

为了生成解决方案,您花了多少时间来集成工具?

您希望用数据来实现您目前还做不到的事情?

您如何衡量自己和团队的成功?

确定最吸引人的用例

如果您可以更好地访问优质数据,您可以解决组织中的哪些问题? 该发现过程需要进行全面的审查。专门为IBM客户设计和实施数据战略的 Jo Ramos 指出,“当您与利益相关者会面时,确定跨业务线内或跨业务线的多个业务目标的数据需求,以展示数据作为战略资产的价值”。

通过更好地了解数据在财务、销售和营销等组织领域之间的流动(或不流动),您可以更全面地了解运营情况,并找到降低成本、提高效率和增加收入的新方法。

也知道您的选择。 如果您可以通过更新陈旧的应用来降低供应链成本会怎样? 或者,也许您可以通过 AI 来自动完成风险和合规性评估,以更快和更好地获得洞察力? 从各个方向扫描数据环境,寻找增加收入、扩大利润和降低风险的机会。

了解工具箱中的工具

与 IT 部门携手。 IT 部门将通过利用现有的基础设施和技术以及新的和领先的技术,帮助您将数据战略提升到一个新的水平。 了解组织当前的技术生态系统和战略(以及次战略和次次战略)有助于您制定明确且可实现的行动过程,以利用数据、AI 和应用程序来帮助实现业务成果。 这些知识至关重要,因为利用计划和资助的计划有助于确保您能够实施数据战略。

熟悉组织的数字化转型战略

Ramos 指出,如果不首先考虑您公司当前的数据环境,就直接更新应用程序和创新旧系统是行不通的。“许多组织都在谈论应用程序现代化并将应用带到云中,但他们却忽略了数据本身,”他说。“在集成数据和进行分析方面,并不是将所有应用程序迁移到云中那么简单,而是要弄清楚数据将在新的现代体系结构中存在方式”。

02. 评估当前状态

解释和剖析痛点以发现阻碍因素和差距

现在,您知道最终目标,并在接下来的步骤中有负责人 (您在董事会中可以获得这些人的支持,对吗?)……现在是时候全面审视您的生态系统以解决数据不足和漏洞。 哪些有效,哪些无效? 以真正的数据优先体验启动和运行业务遇到了哪些障碍?

组织问题通常是数据集成、数据管理和工作流方面难题的基础。 事实上,82% 的企业都受到数据孤岛的限制。²为了最大限度提高工作效率,员工需要自助式数据访问,并采取适当的控制措施。 获得访问权限永远不应该成为阻碍因素。

“如果我是企业主并想使用数据来运行应用程序,我甚至不必考虑数据的来源、数据背后的元数据或合规性规则,”IBM 数据和人工智能产品负责人 Priya Krishnan 说。“我应该自然而然地能够访问这些数据并将这些数据转化为伟大的成果”。

设计思维方法可帮助揭示和检测组织痛点,在多个用例、业务线或团队之间带来战略价值。

设计数据战略的思维方式

设计思维方式可以让您通过真实的观察而不是猜测来更好地了解现在并展望未来。 通过将问题和解决方案视为持续的对话,该过程有助于在观察、反思和制定的连续循环中生成可实现的修复。 通过 IBM 的设计思维资源了解更多信息。

检查数据以发现您拥有的内容和需要的内容

数据拓扑显示信息的曲线和等值线的方式类似于地形图显示山脉、丘陵和山谷的方式。 数据拓扑对包含竞争优先级的数据方案和任何组织需求进行分类、集群和管理。 通过了解数据拓扑,可以识别约束。 捕获现有数据拓扑有助于找出过时的数据体系结构,例如不符合业务战略的技术、逻辑升级领域、利用更强大和更有能力的技术的机会,以及阻碍数据集成的危险信号。

盘点委员会人名单,了解他们的作为

无论您多么聪明和有才华,您都无法自己独立完成大规模数据变更的工程设计。 确保您的团队(没错的,也包括您在内)拥有跟上 IT 行业快速发展步伐所需的特定技能和持续培训。 超过一半的组织正在提高内部员工的技能,以扩大他们的数据素养和专业知识,而五分之一的组织正在招聘毕业生并对其进行培训。³ 变聪明,一直聪明。

划分用于监管的关键数据元素的优先级

处理关键和受监管的数据元素(例如姓名、地址、性别和社会安全号码)对于运行各种业务系统至关重要,而不会出现重复错误,不可靠的搜索或隐私泄露。 在保护数据和促进创新之间取得微妙的平衡。 考虑谁当前拥有,管理和定义与数据相关的策略,以及该监管是否影响安全性,隐私或合规性。 确保组织内的合适人员拥有决策权、问责制框架和外部资源,以确保在数据和分析的估值、创建、使用和控制方面采取适当的行为。 不要忘记在这个阶段您正在使用的任何 AI 技术的治理。

03. 制定数据战略框架

定义数据的目标状态

您的目标状态、运营模式和实施蓝图将帮助您构思、改进和发展数据战略。 作为数据负责人,您不仅仅是技术顾问或数据科学家,而且还是建立数据驱动型公司的拥护者和传播者。 应该概述您的全面愿景,以便数据战略对话以及由此产生的业务流程变化对应用工程师和业务分析师的意义与人力资源和销售一样有意义。

“许多数据环境现在已经过时,很少能在当今的数字环境中灵活发展,”IBM 数据战略、咨询和转型业务负责人 Tony Giordano 指出。

“但数字化需要实时决策能力,而提供这些实时决策能力的预测模型需要数据科学环境。 现在,运营数据越来越成为数据生态系统的关键部分。 因此,现代数据体系结构需要一个集成的数据生态系统,该生态系统具有需要管理、治理和保护的功能,以确保一致的数据质量和随着数字渠道发展的灵活性。”

这种详细程度使更改业务流程变得没那么繁重,因为您已经准备好详细介绍这将如何减轻特定用户工作负担的方法、方式、原因和结果,从而解决数据问题。 在最近一次调查中, 37% 的受访者表示数据安全是他们的头号挑战,其次是数据隐私问题和管理数据流水线。⁴ 数据策略蓝图、未来的状态目标运营模式和实施路线图让您的团队能够使用明确的数据管理方法解决挑战。

了解关键资产

目标蓝图

如何设计技术解决方案

目标运营模式

新解决方案如何运作

实施路线图

如何逐步实现目标蓝图和运营模式

具体到应用程序现代化,自动化和 AI 能否将您的战略提升到下一层次

您从数字化转型和 IT 战略中学到的越多,您的数据战略就越有活力。 此类见解有助于提高效率、增加收入增长并降低风险,尤其是在使用应用现代化、自动化和 AI 进行放大时。

德国汉莎航空公司与 IBM 团队合作,试用基于 AI 的新业务理念和服务,增强了客户体验。 以前分散的数据源现在可以用自然语言和航空术语进行搜索,可以更轻松地解决每年近 100,000 个客户查询。“对于汉莎航空来说,AI 非常重要,因为 AI 实际上打开了我们所拥有的数据世界,”汉莎航空集团跨领域解决方案高级总监 Mirco Bharpalania 说。“AI 实际上帮助我们释放了我们在数据库中以某种方式或某处已经拥有的所有潜力”。

度量实现目标的进度

我们了解您面临的问题。 作为数据负责人,您通常需要在三个相互竞争的方面交付和量化主要结果: 收入增长,运营效率,缓解安全性和隐私风险。 使用数据赢得胜利。 从进攻到防守,直接为公司的成长贡献力量。 通过建立成功的指标,您可以根据此时此刻对组织最重要的事情来专注于优先事项。

切记: 短期和长期目标应显示数据如何帮助您的公司实现可衡量的成果。 回顾您与利益相关者的最初会议记录,了解他们如何定义关键绩效指标和目标,并了解这些指标和目标如何与您当前的数据平台和 AI 战略相媲美。 您的指标是否符合您当时制定的大胆计划? 如果不是,现在是重新进行重新调整的时候了。 如果您厌恶过去的预测,请跳到下一步。

“CDO 角色往往很短命。 原因是没有设定期望。 确保您设定了这些期望并在执行过程中交付成果”,Sankar 说。

捕捉您的数据战略亮点并分享

在这一点上,您应该非常清楚组织的优先事项,以及如何使用数据和 AI 来交付和加速业务价值。 您接下来要缩小的差距是什么? 纵观全局 - 您的现状和未来 - 为您提供了战略背景,以制定行之有效的交付和扩展计划。 当您这样做时,请包括结果、目标和措施,它们将避免您脱离正规,以便您可以在旅程展开时与您的企业分享它们。 以下是您的数据策略概述中应包含的一些内容:

  • 意见、挑战和建议
  • 目标、成果和措施
  • 跨功能数据需要支持多个用例
  • 数据隐私和安全需求
  • 数据拓扑、数据组织和管道
  • 参考体系结构和支持技术
  • 概念未来 - 状态数据拓扑
  • 所选起始区域的操作计划

切记: 战略不仅仅是纸上谈兵 — 它是一种现实存在且不断发展的方法。 根据不断变化的业务目标和目的,经常进行审查和迭代,并始终确保您的战略允许灵活性、敏捷性和人力创新。 这是一个创造性的机会。

数据监管说明

数据监管说明 (07:46)

交付解决方案

实施您的战略

04. 建立控制

映射和导航真实场景

无论是创新陈旧的系统、抛弃旧产品、委派给精通数据的合作伙伴,还是在整个业务范围内应用 AI,您的任务都是尽可能少地关注数据目标。 最终目标是加速洞察以加速实现价值。 您可以从数据用户中获得洞察。 考虑将这些信息投入使用的最佳方法。 实施您在战略阶段创建的数据拓扑,使您的信息在多个业务线中移动,帮助您密切关注用例并监控每个用例的各种控制措施。

概述基于质量、隐私和安全性的数据治理策略

作为现代数据管理方法的一部分,强大的治理和隐私功能可帮助组织在数据浩如烟海的世界中茁壮成长。 所有数据、分析和 AI 计划的元数据和治理层可提高整个组织的可见性和协作性,无论数据位于何处。 您的数据治理策略将围绕数据质量、隐私、安全性和管理塑造行为,并展示人工智能在哪些方面简化了这些监管工作。 无论您执行什么政策,都应该对结构化和非结构化数据的术语进行标准化,这样组织中的每个人都可以说同一种语言,无论这些数据是以客户、产品、劳动力还是财务为中心。 所有这些都应由针对特定环境指定的应用提供支持,与安全和法规要求保持一致,并以混合多云方法进行平台化,以确保最佳保护。

数据集成对于充分利用您拥有的数据至关重要。 ING 首席架构师 Ferd Scheepers 想知道这家全球金融机构如何更好地管理在不同国家之间移动和迁移到云端的数据。 IBM 与 ING 合作,以数据结构体系结构的形式提供数据管理解决方案,以便在数据和 ING 客户之间创建一个抽象层。 通过这种方式,信息可以在任何地方自动使用,并适应 ING 的多平台异构环境。“我们不必知道数据来自哪里,”Scheepers 说。“应该只有这一层,使我们能够使用自动引入,自动映射并实施所有策略的数据,因为我们了解数据是什么。

识别数据支持者

您在整个组织中被您确定为数据战略和宣传盟友的人员是您成功的合作伙伴。 找出组织中谁对数据对他们工作的影响最热情高涨,并让他们参与定期会议和维护标准。“我从确定产品冠军开始”,Sankar 说。“它将从一个业务部门开始,一旦成功,就会具有传染性。

由于您的战略可能已经取得了重大进展,因此请考虑您当前和未来的数据合作伙伴还可以在哪些方面帮助在新领域重复和扩展结果。 例如,作为一家数据优先的企业,IBM 拥有一支数据倡导者团队,专门致力于帮助组织在各个级别采用更好、更普遍的数据使用。 正如 Bhandari 所说的,“这些数据倡导者完全有能力,如果他们在应收账款或供应链中找到一个志同道合的群体,并希望推进数据和 AI 功能,他们不必回来获得许可或资金 - 他们就可以直接开始行动了。

标准化您的术语

到 2024 年,有效利用活动元数据的组织将把集成数据交付的时间缩短一半,并将数据团队的工作效率提高 20%。⁵

强大的知识目录使您能够访问、整理、分类和共享数据、知识资产和合规性信息。 简而言之,这是生成一个一致的元数据基础的一种方式,该基础将围绕数据的关系集中在数据所在的位置。

除此之外,知识目录还可以让用户访问根据您的需求和命名法量身定制的跨组织通用词汇表,因此每个人都在治理,数据质量和合规性方面处于同一页面上。 目标是运营效率。

05. 创建集成解决方案

设置冲刺周期
为了使数据战略站稳脚跟,组织通常需要围绕新概念重新设计其整个文化,例如混合多云环境和端到端数据管理功能。 这听起来令人生畏,但也并非不可能。首先考虑您可以在短时间内实现哪些有价值和可行的目标。 根据明确的目标组建您的跨职能团队。 然后,设置较短的冲刺周期,其中包含有助于证明结果的可操作里程碑。 一种方法是遵循 IBM 数据专家使用的下面这个简单、可重复的过程:

  • 计划一到两周的发现研讨会和数据策略(包括数据拓扑在内)。
  • 使用具有可操作和可学习里程碑的客户驱动用例集在六周内进行证明
  • 采用并扩展跨内部利益相关者跟踪的测试产品,以确保转化。

最后一部分很关键。 为了促进对任何战略的好处的清晰理解,请确保高管、技术团队和业务用户都在同一条终点线上。

以 MVP 的形式收集小胜利

有时,您可以从最少的投资中获得最大收益。 Experian 的 IT 团队不知道他们的后台办公室有分析的地方。他们只知道自己被信息淹没了。 在不到一秒的时间内组装一份信用报告需要不少于 3,000 个数据源,每月不断更新的 2 亿条记录,以及数十亿行跟踪存档历史数据和派生数据集的附加数据。

Experan 与 IBM 合作实施了一个 MVP ,使用户能够以最少的投资和功能来考虑和测试新的想法。 在许多情况下,这是测试假设并确定持续投资是否有意义的最快,最具成本效益的方法。 在这种情况下,它绝对做到了。Experian 首席数据官 Joni Rolenaitis 表示:“在 90 天内,我们完成了概念验证,结果表明,我们可以将覆盖率提高 500%,成本降低 80%。

超越孤岛和孤立式思维

围绕新兴技术和系统的集成是组织变得更加自动化,数据驱动,风险承受能力和安全性的方式。 这也是当今企业如何提高利润率的方式。 考虑一下,面对过时的数据生态系统和管理实践,员工浪费了多少时间,这些实践阻碍了最佳数据使用。 研究表明,在大多数组织中,高达 68% 的数据没有得到分析.⁶ 随着计算能力、更智能的算法和负担得起的存储的蓬勃发展,将数据编织在一起是面向未来的企业结构的不可或缺部分。

创建中心目录以查找和分享洞察力

您需要一个中央目录来存储和共享见解,从而简化数据使用。 数据以原始和策划的形式增加,并具有适合目的的存储,允许发布和订阅数据。 数据访问工具超越个人应用或流程,考虑您的数据的被利用方式以及正在出现哪些新知识。 这种详细程度使您能够为跨业务线的用户以及分析师、数据科学家以及监管机构和联邦机构做出实时决策。

通过赋能数据消费者来鼓励从各个方向采用

这不仅仅是埋头处理数据。 您正在将工作场所的文化推向未来。 通过鼓励从各个方向(而不仅仅是自上而下)采用数据策略,您可以影响业务的沟通方式,改进关键工作流程,优化安全性并释放新的市场机会。 不仅如此,您还正在以最好的方式打破教条。 您的新数据管理框架正在加快数字化转型中新业务模式的步伐,从而改善每个人的服务,提高运营效率,并为您组织的员工及其遇到的人创造更好的体验。

06. 扩展团队和流程

对成果进行传播以获取最大可视性

让人们知道您的努力得到了多少回报。“生成业务流程和数据连接的可信度,以及通过您的数据讲述引人入胜的故事”,Sankar 说。 通过快速更新和定期报告您的新战略如何推动收入增长并使每个人的工作更愉快,在整个企业(向上、向下、横向、对角线)执行此操作。 在与高级利益相关者的早期讨论中,不要羞于分享有关您的计划和结果如何发挥作用的绩效指标。 可衡量的结果将增强您的独特价值,并支持您持续的营销活动,以利用数据引领潮流。

雇用(和重新培训)人才以保持敏捷性

人才短缺是真实情况,但大多数组织不知道该怎么解决。 缩小技能差距意味着要超越传统的招聘和培训策略。 随着公司争先恐后地满足他们的人才需求,许多公司正在调整他们的教育和经验要求,只是为了填补职位空缺。 当培训和招聘还不够时,您该怎么办呢? 请考虑 IBM 缩小技能差距的企业指南中提供的以下建议:

  • 从组织外部获取人才
  • 跨业务单位和部门迁移人才
  • 根据业务优先级重新培训员工
  • 利用学徒/实习计划培训人才
  • 利用新兴的教育计划/平台来提高员工技能
  • 应用分析来分析和预测技能供求
  • 实施技能识别计划,以识别和跟踪技能发展

培养数据素养 - 自始至终
Gartner 预计,到 2023 年,数据素养将成为商业价值的重要和必要的驱动力,这可以通过将其正式纳入超过 80% 的数据和分析战略以及变更管理计划中来证明。 当员工具备数据素养时,他们有权做出以科学为后盾的决策,并与智能工作流程和应用技术实现指数增长的直观工具相关联。“如果您试图进入一个数据驱动的文化,而您没有赋予人们权力,这在某种意义上是一种矛盾,”班达里说。“如果这是一种数据驱动的文化,那么人们应该关注数据。

80%

Gartner 预计,到 2023 年,数据素养将成为商业价值的明确和必要的驱动因素,这体现在,数据素养被正式纳入超过 80% 的数据和分析策略以及变革管理计划中。¹

在整个组织中建立强大的合作伙伴关系

在最基本的级别上,您作为数据负责人的工作是帮助您的组织制定有关管理和使用数据的明智决策. 但这些决定会产生巨大的影响和持久的结果。 您的策略影响到整个组织以及与之交互的所有人。 当您生成并在各个层面加强合作伙伴关系时,请对反馈和协作持开放态度,并期待意外结果。 因为随着您发展数据优先的组织,会发生一些有趣的事情。 您的愿景越深入到组织的 DNA 中,您就越能通过简单地支持一种敬业和技能的文化来“放手”,在这种文化中,人们有动力去学习和承担新的角色。 通过这一切,继续清晰地传达目的和目标,并着眼于未来。

使数据成为您的差异化竞争优势

您的组织在您的数据战略的启发下,团结在您身后。 增强现有技术并引入新技术以简化每个组织级别的数据访问时,请记住,您所做的不仅仅是提高效率和推动新的见解 - 而是正在建立一种热衷于充分利用数据的人群的文化氛围。

构建数据体系结构

为您的员工提供更好的数据访问方式。

脚注

¹ " CDO 议程 2022: 关注价值、人才和文化以保持领先优势”,Gartner,2021 年。
² "IBM Garage 的总体经济影响",由 Forrester Consulting 执行的委托调研,2020 年 10 月
³ “Tableau 提升其数据素养计划以解决数据技能差距,扩展市场”,IDC 文档 #EUR148573521,IDC,2021 年 12 月
⁴ “深入理解数据湖——VotE 的亮点: 数据与分析,2021 年数据平台,”451 研究,S&P 全球市场情报的一部分,2021 年
⁵ “新兴云数据生态系统的影响: 体系结构视角”,Gartner,2021 年 9 月 9 日
⁶ “重新思考数据: 将更多的业务数据运用到工作中 - 从边缘到云",Seagate Technology,2020 年 7 月
⁷ “数据和分析负责人的数据素养指南”,Gartner,2021 年

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