发布时间：2019年09月30日
数据普及：创建真正的数据驱动型企业的关键
“颠覆还是灭亡？”，“数据就是新石油”……随着越来越多的人把这些话挂在嘴上，全球多家公司已经投入了数十亿美元进行数字化转型。根据IDC的报告，亚太地区今年预计在数字化转型方面的投资将达到3,760亿美元，到2022年，全球的数字化转型投资预计将达到2万亿美元。
然而，尽管投入了大量资金，许多公司仍难以从数字化转型的投资中真正实现价值。通过对新加坡1000名商业领袖进行调查访问，云应用提供商Workday和IDC亚太区发现，76％的受访者认为他们的企业尚未从数字化转型的投资中获得任何重大的投资回报（ROI）。更令人担忧的是，超过一半的受访者表示，他们根本没有实现任何可衡量的投资回报率。
这表明，企业在仓促部署数据分析功能之前，需要先确保他们所实施的成果能够扩展到整个企业层面去应用。要真正实现从数字化转型中获益，公司需要首先收集和整理所拥有的数据，正如我们在之前的文章中提到的，从概念验证（POC）阶段到投入生产的过程，是一个相当大的挑战。而至关重要的下一步，则是将数据与决策联系起来，从而转型成为真正的数据驱动型企业，而大多数公司恰恰是在这里失败的。
数据普及
当公司最初意识到数据的价值时，通常的做法是委托专业数据科学家来收集和管理数据，然后将分析成果提交给管理层，以帮助他们做出决策。随着时间的推移，企业开始意识到，这种孤立的项目不利于他们获取数据的全部利益，因为数据科学家和业务负责人在查询和理解数据时往往有不同的优先事项。随后，很多企业便引入了业务分析师，这个角色混合了不同的职能，可以弥合技术团队和业务团队之间的鸿沟。
然而，问题在于，如果只有一小部分员工具有数据素养，那么这家企业就不是真正的数据驱动型企业。要实现数字化转型的最大价值，必须将小范围的概念验证项目转化为公司范围的应用。换句话说，每个员工都需要能够自如地处理数据。
具备数据素养，不仅意味着具有读取和分析数据的能力，更重要的是，能够与数据“争论“、挑战数据的含义、运用数据来支持自己的假设。数据素养不仅对数据科学家和首席执行官至关重要，对于每位实地工作的员工也不可或缺，因为他们才是真正了解收集来的数据的背景的人，能够对如何使用数据提出意想不到的见解。
为了促进数据的普及，越来越多的公司采用了支持员工“自主”分析的平台。自主服务分析工具让员工能够自行探索和分析数据，而无需过度依赖数据科学家或业务分析师。员工能够在以用户为中心的界面上跨越孤岛访问数据，而用户通过这样的自主分析，能够找到需要的信息，从而做出更好的决策。
形成数据决策闭环
不像学生们从小就开始系统地学习阅读、写作和算术，许多成年人是在工作之后才开始零敲碎打地附带学习数据素养的。对于数据素养的培养，公司当然应当优先考虑在职培训和技能升级等手段，但也可以利用技术来降低准入门槛，帮助员工充分利用可支配的数据。
这就是我们所看到的数据普及趋势：通过易于使用的数据分析工具和技术，向混合云环境发展。首先，这些平台必须混合部署，这样既可以为公司提供云的灵活性，同时又出于安全的目的保持特定数据在本地部署。一旦员工拥有了访问数据的权限，就可以通过数据可视化技术更好地将原始数据转换为可操作信息。
如今，已有越来越多的工具适用于“公民数据科学家”，他们可能只是普通员工，没有博士学位，但同样有能力从企业和外部数据的海洋中发现有价值的洞见。“公民数据科学家”是数据普及运动的直接产物，且得到了一系列由人工智能驱动的工具和技术的助力。
需要清理和准备用于分析的数据，但又不懂编码语言转换和处理数据？现在有各种数据准备工具可以选择，而且几乎不需要编写代码即可使用。需要建立预测模型，但不懂机器学习？现在也有自动化的机器学习准备工具，可以帮助您构建算法，而不需要太复杂的数据科学知识储备。需要用更直观的方式查询数据？现在有一种趋势是自然语言查询，可以使用类似于谷歌搜索来自动创建数据可视化。所有这些工具和技术都旨在简化分析数据、挖掘有价值的洞见的过程。
恩士迅（NCS）坚信，随着这些工具和技术的简化，终将推动这些便捷的解决方案的应用，从而助力企业实现数字化转型的价值。我们对于真正数据驱动型企业的愿景是，每个人（从CEO到初级员工）都掌握着数据，每一个人都能独立在数据驱动下实现决策闭环。
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