懂得利用数据的企业将蓬勃发展

日期: 2019-07-28 翻译:邹铮 来源:TechTarget中国 英文

在利用数据的企业与不利用数据的企业之间存在越来越大的鸿沟。

Eckerson Group创始人兼首席顾问Wayne Eckerson将其称为数据鸿沟,根据Eckerson的说法,那些已经拥抱商业智能的企业(而无论在哪个行业)在未来将蓬勃发展。商业智能排除人类偏见,并将其替换为基于数据和分析的自动化决策。

与此同时,那些数据落后的企业已经陷入困境,而那些在商业模式中完全没有拥抱分析的企业则已经过时。

EckersonBI行业拥有超过25年的经验,并且是两本书的作者:《 Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders》和Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business》

在这个由两部分组成的问答文章的第一部分中,Eckerson讨论了利用数据的企业与不利用数据的企业之间的鸿沟,以及DataOps和数据战略的重要性以及它们如何影响数据鸿沟。在第二部分中,他将谈论自助服务分析,这是近期并购交易背后的推动力,以及他对BI未来的看法。

利用数据的企业与不利用数据的企业之间的差距,即数据鸿沟,有多明显?

Wayne Eckerson:非常明显。在这个鸿沟的一端是数据落后者,也就是现在的大多数公司,另一端是数据精英,这些企业生于数据、以数据为生,他们测试一切,他们会利用数据和分析来自动化决策,这些公司将会掌管未来。这些是像谷歌和亚马逊这样的公司,但也有像Netflix这样的公司及其衍生公司(Stitch Fix)。他们在业务中大量使用算法。人类充满认知偏见,扭曲了我们对所发生事情的看法,使我们难以做出客观、理性、明智的决策。这种数据鸿沟是非常有趣的事情,在这里,我们将看到未来具有竞争力的公司。我认为公司真的在竞争,他们在花钱购买数据技术、数据管理、数据分析、人工智能。

DataOps战略如何影响数据鸿沟?

Eckerson:对于很多数据落后者来说,这真的是未来的关键,这些数据落后者不断花费大量资源扑灭数据火灾,例如试图修复数据缺陷、损坏的作业,这些开发瓶颈问题经常源自数据或安全的基础设施不协调。很多事情阻碍BI团队快速行动并为业务有效地构建事物,而其中很多是因为我们仍在手动构建应用程序,而不是通过非常规范的例程和实践来实现工业化。DataOps正是这些公司所需要的 – 首要的是,它会关注所有保留数据流的领域,优先考虑这些领域并各个击破。

合理的DataOps战略可以怎样帮助落后者赶超?

Eckerson:它可提高数据质量,这不仅是在构建内容时的一次测试,而是不断进行测试,以确保一切正常,以及用户在使用干净经过验证的数据。在那之后,你可以解决数据质量问题,并且,企业会对你更加有信心,相信你可以提供对他们有意义的事情,然后,你可以使用DataOps来加快周期时间并更快地构建更多东西。整个DataOps涉及一组开发实践和测试实践,部署和操作实践都融入了持续改进的思维模式,整个团队都必须相信和致力于这种模式。目前还没有很多公司这样做,但很有前景。

每个公司都有自己的需求,数据战略也因此而不同,随着BI不断发展,以及变得更加普遍、更加直观、更加必要,而无论企业规模如何,无论在哪个行业,数据战略的主要原则是什么?

Eckerson:现在,企业正在竞相部署数据战略,因为他们意识到他们在数据方面落后。在这个数据转型时代,为了不被淘汰,他们需要数据战略。他们需要制定路线图和蓝图,以确定如何构建更强大的基础架构以利用数据,以供内部使用,与客户和供应商一起使用,以及将数据和分析嵌入到他们构建和交付的产品中。数据战略承载着企业试图赶超以及避免被淘汰的愿望,数据战略也是实现数据现代化的方式,因为在这一领域已部署的技术已经取得巨大飞跃,包括网络、云计算、大数据、云端大数据,以及现在的AI及从被动报告转变为主动预测,并可实时向用户和客户提出建议。这是企业必须经历的巨大转变,其中很多方面都是从零开始。

所以,这里完全是关于架构?

Eckerson:数据战略的基本组成部分是数据架构,而这正是很多公司关注的焦点。实际上,对于一些公司而言,数据战略等同于数据架构,但这并不是这样,因为数据战略中有很多其他同样重要的元素。其中包括组织-人员以及他们如何协同工作以提供数据功能和分析功能,以及文化,你可以构建一个优雅的架构,你可以购买和部署最先进的工具,但是,如果你没有分析文化,如果人们没有利用数据做出决策以及权衡选项来优化流程的思维模式,那么这一切都是徒劳的。这里是关于人、流程、组织、文化,然后,也是关于技术和架构。

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1个评论

  1. kissking说道:

    中小企业如何在数据层面投入,本来资金就不多,怎么做一个“利用数据”的小企业?比如一个小摊贩,他能怎么利用数据?

翻译

邹铮
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