如何成为数据驱动型企业?

Amazon Web Services

AWS 就是解决方案。

数据不仅仅是运营资产,例如工厂、机器、IP 和资本。如果利用得当,数据将成为推动潜在发展的宝贵源泉。关键是识别其固有价值,妥善利用这些价值,并营造出坚信数据驱动型模式将发挥力量的文化。

数据驱动型企业意味着什么?

数据驱动型企业意味着什么?

对于世界各地的企业来说,数据是通向新机会的大门。数据的使用是无限的,并且数据量正以指数级的速度增长,这主要是由于互联设备的数量不断增加,以及世界上固定和移动互联网接入百分比的上升。

企业数据的常见来源是什么?

有了正确的数据策略,企业就能控制其不断增长的数据,从不同的数据类型中挖掘洞察,并将其提供给相应的人员和系统。要实现这一点,企业必须是数据驱动型企业。

目标是收集数据妥善地利用数据。

企业数据的常见来源是什么?
“

数据驱动型企业要在文化上将数据视为一种战略资产,然后培养能力,不仅将数据资产用于重大决策,还用于一线的日常操作。”

Ishit Vachhrajani,AWS 企业战略分析师

为什么实现数据驱动型目标对企业来说很重要?

为什么实现数据驱动型目标对企业来说很重要?

数据应视为企业的结缔组织,渗透并促进团队之间的合作。

一些关键行业如何依靠数据为其业务提供信息?

  • 零售商
    零售商
  • 制造商
    制造商
  • 金融服务机构
    金融服务机构
  • 医疗机构
    医疗机构
  • 零售商
  • 零售商需要了解产品线的表现如何,实体店的客流量以及用户在社交媒体等数字渠道上的行为。

    零售商
  • 制造商
  • 制造商需要获取供应链、工厂生产机械性能和分销注意事项方面的最新信息。

    制造商
  • 金融服务机构
  • 金融服务机构的声誉建立于领先市场趋势的基础上,主要提供创新产品和服务,同时遵守严格的数据法规。

    金融服务机构
  • 医疗机构
  • 医疗机构需要协作生态系统,来允许专业人员以安全和合规的方式访问患者数据。研究人员需要强大的 AI 平台以自动化方式处理数据。

    医疗机构

在您的企业中实现数据民主化的好处是什么?

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如何成为数据驱动型企业?

如何成为数据驱动型企业?

企业可以采取多种途径来快速启动他们的数据驱动型路线图,比如启动大数据计划、扩大数据收集计划、聘请首席数据官(CDO),以及创建新的分析功能。但事情远不止如此。要成为数据驱动型企业,企业需要:

  • 建立一种创新的文化,将数据置于商业战略的核心
  • 建立数据能力来帮助推动这种文化

大规模创建数据驱动型文化

大多数受访企业都认为,文化、企业和流程方面的挑战是成为数据驱动型企业的最大障碍。1

企业内部需要进行文化转型,使数据成为发展业务模型中更突出的因素。

1 NewVantage Partners 推出的 2019 年大数据和 AI 高管调查

92.2% 的公司认为文化是最大的障碍

数据文化的四个“E”

每个企业如何培养对数据的新认识和与数据的关系:

参与数据驱动型决策

参与(Engage)数据驱动型决策

企业需要不断地使用数据来指导和证明决策。这要从高层开始,持续、专注地参与。选择一位获认可的、受尊敬的高管作为您的数据计划的“单线程领导者”,他可以推动这一数据驱动重点向前发展。

培训全体员工

培训(Educate)全体员工

只有企业中的各个角色都能掌握数据分析技能,而不仅仅是数据科学家才掌握时,数据驱动型文化才能完全实现。在宣传最佳实践并分享业务成功时,通过故事呈现的方式,确保数据的“科学性”和业务的“艺术性”之间的无缝转换。

消除数据障碍

消除(Eliminate)数据障碍

有三种常见的数据障碍会阻碍成为数据驱动型企业:

传统型解决方案:当您对流程和产品进行数据驱动型变革时,不要将这些变革视为非硬性要求。

抵制型解决方案:创造一种通过数据寻求真实调查的文化,以帮助每个人变得更好。

孤岛型解决方案:将数据视为企业资产,而不是部门财产。

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支持一线行动

支持(Enable)一线行动

全面推广根据数据采取行动的能力,并有信心将决策权下放到数据和洞察所在的一线。停止依赖 HiPPO(高薪人士的意见),接受分权决策。

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大规模构建数据驱动型能力

企业设计、治理和问责制对于确保数据驱动型文化持续蓬勃发展至关重要。

企业结构

许多企业正在构建集中化功能,将所有数据分析需求按优先顺序排列并汇集起来。这些“卓越数据分析中心”模型各有利弊:


可以加速企业内的数据传输。


将发挥看门人的作用,减缓跨业务团队的数据试验。

数据治理

企业应该创建轻量级的数据治理结构,以支持更多的数据访问为目标,而不是限制访问。为了支持这一观点,越来越多的企业将数据工程和分析从 IT 中分离出来,这样做有时会产生摩擦。不管企业结构如何,考虑到跨部门的观点,IT 应该在数据治理工作中发挥重要作用。

数据问责

从数据所有权转变为数据管理,可以通过创建更大程度的问责制,在每一步都通过设计实现安全和隐私,从而改变企业与数据的关系:

  • 原始数据可以由管理人员“盖章”,以确保一致性和质量。
  • 管理人员负责向企业中的其他人传授他们所管理的数据。
  • 其他人使用的数据可以由管理人员验证和发布。

AWS 如何帮助您利用数据的力量?

有了对数据更透彻的理解,并了解如何最好地利用公司数据后,开启新机会的钥匙就在您手中。在 AWS,我们始终以“第一天”心态开展工作,从而确保我们倡导数据驱动型的力量并帮助他人从中获益。

数据可以以全新的方式推动您的企业向前发展

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