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对于首席信息官、首席数据官和IT主管来说，都想宣布要转型为数据驱动型企业——这已经变得很流行，甚至可以说是陈词滥调了。我们希望领导们利用数据和分析来做出决策，而不是最强势或者最有经验的高管根据自己的直觉和喜好做出决策。企业认识到，数据是新油田，业务部门需要借助面向客户的、运营和预测分析技术来参与竞争，并在竞争中脱颖而出。最后，企业也知道，数据是一项关键资产，必须进行适当的管理、保护和利用，同时还要使数据更加大众化，以便提高在整个企业中的利用率。
首席信息官、首席数据官和IT主管需要数据战略。考虑到围绕数据的宏伟目标和组织需求，制订数据战略和执行计划对于增强员工能力和推动变革至关重要。而数据战略涉及到很多组织需求、多种技能、最佳实践、合作伙伴、法规和技术。
本文介绍首席信息官和IT主管制订数据战略和执行计划时应关注的5个方面。
当我在麦格劳-希尔集团担任业务部首席信息官时，我们有一个非常好的机会是与营销部门合作，他们正在试验各种数字营销工具，目的是接触潜在客户并培养潜在客户。为了弄清楚哪些实验的结果是最有希望的，他们想尽办法，把数据整合到许多电子表格中并分析结果。
在IT部门，当需要定期整合并分析数据时，我们认为如果采用这种方法，那就显得有些混乱，而且效率不高。我们把Tableau部署给市场营销部门中一些精通数据的员工，并要求IT部门帮助他们自动集成数据，支持他们访问内部数据源，这样便取代了容易出错的手动流程。
转型计划既是自上而下又是自下而上的变革计划，因此，首席信息官必須具备自下而上的分析能力。IT部门可以帮助进行数据管理和数据操作等活动，但业务部门的领域专家最有能力使用大众化的数据科学和数据准备工具来提出问题，并以自助服务的方式回答问题。
与敏捷软件开发相比，在分析和机器学习计划中应用敏捷实践对于获得好的结果可能更为关键。
这是因为分析数据时有一个固有的发现过程。有人首先会问一个问题，这个问题可以帮助确定工作的优先顺序、重新分配资源、对销售机会进行排序，以及推动其他影响业务的决策。在分析底层数据时，一般不会给出一个简单的答案。
·发现问题的过程通常能找到数据丢失、数据质量问题、细分分析的新方法以及其他可发现的问题。
·数据分析师可能会选择实现数据可视化仪表盘，却发现需要用其他视图和补充视图来讲述故事。
·数据科学家可能会选择实现一个机器学习算法，却发现其性能不佳，而另一个算法可能会工作得更好。
应用敏捷数据实践可以实现实验所需的反馈循环。在实现了一种方法之后，在产品需求项中收集经验教训，并决定哪些发现和实现选项值得优先考虑。
如果构建好了，他们会用吗？你已经知道这个问题的答案是“不”。现在问一下，如果你构建好了数据可视化功能，并支持使用该功能，那么，决策者是否知道怎样使用它来推动决策呢？
答案还是“不”，尽管Tableau和微软PowerBI等数据可视化平台已经支持企业去开发直观的仪表盘。有时，实现的仪表盘会遗漏很多数据可视化最佳实践，导致最终用户难以直观地使用它们。
但是，即使仪表盘使用起来很方便，仍然需要开发业务流程以使用分析，实施培训计划以教育决策者怎样使用基础数据，以及建立变更管理计划来获得应用。
一位首席信息官曾告诉我，在引入数据、分析和自助服务功能之前，他们很难引入基本的数据治理实践。他认为，在治理之前引入分析就像是在马前推车。
以我的经验，如果领导层和高管看不到数据却要求更强的分析能力，那么数据治理几乎不可能有进展。
这并不意味着放弃必要的数据治理，包括建立使用策略、实现数据安全和发布数据目录。其真正含义是，首席信息官必须推动数据治理项目，同时还要推动分析支持计划。对分析的需求应该有助于揭示数据治理相关领域的需求和价值所在。
高管们做出决策时最常用的两种技术是微软PowerPoint和电子表格。从数据源到演示，这两种工具都需要很多手动步骤，因此效率低，容易出错，并且很容易引入偏差。
我在一些会议上发表演讲，谈论首席信息官在挑战高管过程中所扮演的角色。改变用于做出高层决策的工具和方法具有极大的挑战性，但对于首席信息官挑战现状非常重要。能够随时回答有关业务的复杂问题并实时查看分析结果，这是竞争优势，但使用大量呈现静态数据视图的工具是实现不了这些优势的。
这意味着，在讨论战略决策的高管会议和其他会议上，应帮助高管们了解并利用实时仪表盘功能。
大家普遍都认为，转型为数据驱动企业不太容易。
Isaac Sacolick是《数字化驱动：通过技术进行业务转型的领导者指南》一书的作者，该书涵盖了很多实践，例如敏捷、开发运维和数据科学等，这些都是成功实施数字化转型计划的关键。Sacolick是公认的社交领域的最佳首席信息官，也是“社交、敏捷和转型”以及CIO.com的长期博主，还兼任StarCIO总裁。
原文网址
https：//www.cio.com/article/3446782/5-primary-activities-for-cios-transforming-to-a-data-driven-organization.html
首席信息官、首席数据官和IT主管需要数据战略。考虑到围绕数据的宏伟目标和组织需求，制订数据战略和执行计划对于增强员工能力和推动变革至关重要。而数据战略涉及到很多组织需求、多种技能、最佳实践、合作伙伴、法规和技术。
本文介绍首席信息官和IT主管制订数据战略和执行计划时应关注的5个方面。
1.找出数据机会很多但是服务不足的部门
当我在麦格劳-希尔集团担任业务部首席信息官时，我们有一个非常好的机会是与营销部门合作，他们正在试验各种数字营销工具，目的是接触潜在客户并培养潜在客户。为了弄清楚哪些实验的结果是最有希望的，他们想尽办法，把数据整合到许多电子表格中并分析结果。
在IT部门，当需要定期整合并分析数据时，我们认为如果采用这种方法，那就显得有些混乱，而且效率不高。我们把Tableau部署给市场营销部门中一些精通数据的员工，并要求IT部门帮助他们自动集成数据，支持他们访问内部数据源，这样便取代了容易出错的手动流程。
转型计划既是自上而下又是自下而上的变革计划，因此，首席信息官必須具备自下而上的分析能力。IT部门可以帮助进行数据管理和数据操作等活动，但业务部门的领域专家最有能力使用大众化的数据科学和数据准备工具来提出问题，并以自助服务的方式回答问题。
2.进行敏捷分析实践
与敏捷软件开发相比，在分析和机器学习计划中应用敏捷实践对于获得好的结果可能更为关键。
这是因为分析数据时有一个固有的发现过程。有人首先会问一个问题，这个问题可以帮助确定工作的优先顺序、重新分配资源、对销售机会进行排序，以及推动其他影响业务的决策。在分析底层数据时，一般不会给出一个简单的答案。
·发现问题的过程通常能找到数据丢失、数据质量问题、细分分析的新方法以及其他可发现的问题。
·数据分析师可能会选择实现数据可视化仪表盘，却发现需要用其他视图和补充视图来讲述故事。
·数据科学家可能会选择实现一个机器学习算法，却发现其性能不佳，而另一个算法可能会工作得更好。
应用敏捷数据实践可以实现实验所需的反馈循环。在实现了一种方法之后，在产品需求项中收集经验教训，并决定哪些发现和实现选项值得优先考虑。
3.培训决策者怎样利用分析
如果构建好了，他们会用吗？你已经知道这个问题的答案是“不”。现在问一下，如果你构建好了数据可视化功能，并支持使用该功能，那么，决策者是否知道怎样使用它来推动决策呢？
答案还是“不”，尽管Tableau和微软PowerBI等数据可视化平台已经支持企业去开发直观的仪表盘。有时，实现的仪表盘会遗漏很多数据可视化最佳实践，导致最终用户难以直观地使用它们。
但是，即使仪表盘使用起来很方便，仍然需要开发业务流程以使用分析，实施培训计划以教育决策者怎样使用基础数据，以及建立变更管理计划来获得应用。
4.引入主动数据治理
一位首席信息官曾告诉我，在引入数据、分析和自助服务功能之前，他们很难引入基本的数据治理实践。他认为，在治理之前引入分析就像是在马前推车。
以我的经验，如果领导层和高管看不到数据却要求更强的分析能力，那么数据治理几乎不可能有进展。
这并不意味着放弃必要的数据治理，包括建立使用策略、实现数据安全和发布数据目录。其真正含义是，首席信息官必须推动数据治理项目，同时还要推动分析支持计划。对分析的需求应该有助于揭示数据治理相关领域的需求和价值所在。
5.让高管在战略会议上使用仪表盘
高管们做出决策时最常用的两种技术是微软PowerPoint和电子表格。从数据源到演示，这两种工具都需要很多手动步骤，因此效率低，容易出错，并且很容易引入偏差。
我在一些会议上发表演讲，谈论首席信息官在挑战高管过程中所扮演的角色。改变用于做出高层决策的工具和方法具有极大的挑战性，但对于首席信息官挑战现状非常重要。能够随时回答有关业务的复杂问题并实时查看分析结果，这是竞争优势，但使用大量呈现静态数据视图的工具是实现不了这些优势的。
这意味着，在讨论战略决策的高管会议和其他会议上，应帮助高管们了解并利用实时仪表盘功能。
大家普遍都认为，转型为数据驱动企业不太容易。
Isaac Sacolick是《数字化驱动：通过技术进行业务转型的领导者指南》一书的作者，该书涵盖了很多实践，例如敏捷、开发运维和数据科学等，这些都是成功实施数字化转型计划的关键。Sacolick是公认的社交领域的最佳首席信息官，也是“社交、敏捷和转型”以及CIO.com的长期博主，还兼任StarCIO总裁。
原文网址
https：//www.cio.com/article/3446782/5-primary-activities-for-cios-transforming-to-a-data-driven-organization.html