数据驱动转型的步骤有哪些?请数据分析师规范这些步骤

我们现在已经进入了第四次工业革命。第一次工业革命是关于蒸汽和铁路，第二次是关于电力，第三次是关于互联网。作为第四次工业革命的基础，人工智能将改变企业运营的方式，公司将在未来五到十年内运作，就像互联网在过去十年里所做的那样。变革将带来比前一次革命更多的东西。

即使您已经准备好将您的组织转变为一个数据和模型驱动的企业，您也可能不确定从哪里开始。以下六个步骤来自我与成功转型的企业的合作，可以引导您踏上自己的转型之旅。

一、数据驱动转型的步骤有哪些——设置数据策略

你已经有了很多关于你的客户、客户和业务的隐藏信息，这些信息可以帮助你改变你的组织并将其提升到一个新的层次——只有当你将数据视为战略资产时，你的所有业务决策才能得到通知。

当我向企业领导人提及这一概念时，他们的直接反应往往是：“嘿，这意味着我必须重新调整整个组织。会发生什么?如何使我的100000人与单一数据策略保持一致?”但是，设置数据策略并不等于设置目标。通过设定目标，我们从顶层开始。一切都必须遵循高级管理层为整个组织设定的目标。但是，每个子团队可能有不同的数据策略，但它仍然可以帮助您解决主要的业务问题。这些不同的策略不需要包含一组约束。

二、数据驱动转型的步骤有哪些——使数据民主化

第二步是使整个组织的数据民主化。这很重要，因为每个人，从咖啡师到首席执行官，每天都在做商业决策。我们知道数据驱动的决策是更好的决策，所以为什么不选择让人们访问他们需要的数据来做出更好的决策呢?

但让我们现实一点。我们生活在一个充满限制和规则的世界里。并非所有的组织都能完全实现数据民主化，特别是在银行、保险和医疗行业。出于隐私原因，在这些情况下，数据泄漏将是灾难性的。它引入了直接的业务风险和责任。您也不想与整个组织共享您的所有数据，以防止专有信息泄漏并剥夺您的竞争优势。

那么，我们如何才能智能地使数据民主化呢?答案是找出如何向相关决策者提供相关数据，以便他们能够加强决策。回顾人们的角色，确定他们每天做出的决定，然后为他们提供支持这些决定的数据。向正确的人提供正确的数据将增强他们在正确的时间做出正确决定的能力。

三、数据驱动转型的步骤有哪些——构建数据驱动的区域性

第三步是在组织内创建数据科学和分析文化。领导者必须鼓励员工养成决策时查看数据的习惯，我称之为“行动点”。这与你建立的企业文化密切相关。我经常建议高管们要有创意，为支持数据的员工设立竞赛和奖励。

该原则的第二个组成部分要求您缩小技术团队和非技术团队之间的差距，以便他们能够无缝协作，实现和操作机器智能。这是提高投资回报率的关键工具。目前，这些团队并不了解彼此，也不知道如何合作。这是必须面对和克服的主要问题。

一种补救方法是教育两个团队了解彼此的角色和功能。第二种是智能、高度协作的嵌入式组织结构，它要求两个团队在正常的业务流程中进行交互。三是为企业双方中间人创造一个半技术性的角色。

四、数据驱动转型的步骤有哪些——加速洞察

这一原则背后的理念是使整个组织的业务信息和洞察力民主化。如果您为决策者提供高速、动态的洞察力，他们将养成做出数据驱动决策的习惯。数据驱动的组织被定义为一个培养观察数据以做出所有业务决策的文化的组织。为此，使用数据生成尽可能多的洞察非常重要。

在整个组织中发布insight的最简单和最佳方法之一是使用动态仪表板工具来提供对数据的洞察。许多组织并不强调这种解决办法的重要性和效用。静态摘要和报告不再具有足够的动态性，无法为决策提供信息。

五、数据驱动转型的步骤有哪些——测量数据科学的价值

数据驱动转换的第五步是采取行动。您必须衡量数据科学和机器学习对业务的价值和影响，并将此作为关键绩效指标(kpi)之一。在此过程中，应优先考虑具有最高潜在投资回报的数据科学投资。《财富》50强或《财富》200强企业的典型首席信息官每年收到2000至2500份不同数据产品的请求。组织内部的人认为他们应该对所有这些采取行动，这是很难做到的。

你应该如何确定优先顺序?看看投资的可行性和影响。可行性是指你是否有数据。数据是否干净并贴上标签?你有启动这个项目的天赋、资源和流程吗?影响是指财政贡献。如果你打算投资这个项目，它真的会改变你的生意吗?会增加几百万美元，还是一万美元?

在向CIO提交您认为可能是一个好用例的项目请求之前，请考虑这两个方面。特别是在旅程的开始，您不希望每个人都提交数百个用例。你希望得到高度可行和有影响力的项目，这样你就可以快速改变你的组织。

一是试点。如果你发现变化的范围是合理的，你可以投资更多的钱：更多的钱和更多的钱。然后在整个组织中实施。

六、数据驱动转型的步骤有哪些——实现数据治理框架

最后一步是关于数据环境。您的数据资产必须是安全的和私有的。这是一个优先事项，所有大公司都应该在这个时候拥有数据治理、安全和隐私。然而，按照我的标准，我工作的许多公司仍然远远落后于形势。尽管保障措施的重要性不言而喻，但需要指出的是，许多组织尚未制定保障措施。

组织必须首先获得对数据流的高度可见性，从企业中的点源到最终目的地。这需要工具来可视化和量化各种数据路径，理解不同的数据类型，并与它们交互。只有这样，组织才能从一开始就安全地应用必要的策略并确保治理。以这种方式处理治理和安全性不仅有助于组织有效地管理其数据，而且还可以放心地使用它，因为它们知道质量和安全性是不可妥协的。

最初，应用这六个步骤可能会令人望而生畏。毫无疑问，您需要花一些时间来考虑在每个决策中最大限度地使用和保护数据。然而，它可以。

作为一名高管，积极的变革始于你，贯穿整个组织。在不久的将来，你将开始看到更多的人理解并通过这些原则生活。然后，您的组织将走向数据驱动的成熟度。

以上就是《数据驱动转型的步骤有哪些?请数据分析师规范这些步骤》的全部内容，从文字中我们可以看到，数据治理应该用最简单的手段来管理最有价值的数据，环球网校的小编祝您数据分析师之路顺利。如果你想学习更多数据分析知识，可以点击下方资料下载链接。