数据民主化——数字化转型加速器

数字化转型是 IT 界用来描述几乎所有事物的通用术语，但它到底意味着什么？数据访问对于实现数字化转型有多重要？非常重要。数据访问可能是人工智能时代最关键的战略差异因素之一。

麦肯锡公司将数字化转型定义为组织的重组，目标是通过持续大规模部署技术来创造价值。虽然有效地采用和应用现代技术来实现变革是数字化转型的核心，但它不仅仅关乎技术。建立一种采用创新方法来提高效率和提高绩效的文化也是数字化转型的重要组成部分。员工不愿放弃现有的和舒适的流程可能会阻碍数字化转型计划。

Trianz 开展的研究确定了跨越数字断层线并成功实施数字化转型战略的十条规则。虽然遵循所有十条规则对于成功转型组织至关重要，但数据民主化（一种使决策者能够跨孤岛访问数据并用数据分析取代假设的方法）可以帮助您遵循三条关键规则，即：

• 打破职能孤岛，成为体验驱动的组织。
• 用数据分析代替假设。
• 成功转变的不是技术，而是人。

数据民主化

数据民主化是让更多人（无论他们的技术水平如何）更容易获取数据的过程。这一策略还需要让跨业务或职能部门的员工和决策者更容易获取数据。数据可发现性是数据民主化的另一个关键方面。如果用户不知道数据是否存在，那么数据就很难获取。

通过数据共享打破职能孤岛

随着组织的发展，不同的团队采用适合自己的工具和流程，使他们能够最有效地完成工作，无论是销售和营销团队的 CRM 系统还是制造运营的 ERP 系统。因此，这些不同的业务及其系统作为独立的孤岛运行。

虽然优化垂直业务功能效果良好，但快速发展的敏捷实践要求组织更加协调一致、行动更快。成功的数字化转型战略需要打破这些不同的孤岛并共享数据。

基于一个部门的数据做出的决策在团体或部门层面可能看起来是最佳的，但如果不了解组织不同部门的趋势，这些决策就变得不那么理想。当数据在业务孤岛之间共享时，决策者可以考虑他们的选择和行动对其他团体的影响。管理人员还可以分析整个组织的趋势和决策如何影响其运营中的事件。例如，对思想领导力内容的投资可以推动新的潜在客户和销售，同时也可能鼓励更好的候选人申请职位空缺。如果销售主管只在他们的 CRM 系统中跟踪针对潜在客户的内容投资，那么人力资源部门所获得的额外收益将不会被注意到。

虽然这可能是一个相对简单和明显的例子，但组织之间存在无数的协同作用和关联，如果能发现它们，就能提高组织绩效。诀窍在于能够探索各种系统中的数据并发现隐藏的价值。这一事实正变得越来越明显，因为强大的人工智能工具可以帮助我们找到数据，让我们更了解企业和市场的运作方式。例如，基于客户服务数据和过去的销售情况，预测模型可以预测客户的购买倾向。应收账款老化和销售线索放缓可能表明市场疲软。可用的数据越多，这些模型就越准确。

共享非结构化数据

挖掘非结构化数据的机会越来越多，这也为提高决策能力创造了更多方法。大型语言模型 (LLM) 和面部识别挖掘非结构化数据的能力不断增强，使分析变得更加容易。例如，人工智能可以扫描电子邮件并将其标记为具有特定语气或涉及产品的特定问题。如果由于一系列事件导致产品性能不佳，人工智能可以识别客户电子邮件中的情绪并标记通信中提到的产品。这些元数据可以存储并与制造部门共享，制造部门可以将这些数据与其他数据源进行比较以确定问题的根源。假设还有其他客户投诉。在这种情况下，分析师可以查看运输数据，以确定有缺陷产品的运输和使用环境是否有任何相似之处。这是否与制造运行、原材料运输或工具更换有关？快速识别复杂问题、找到根本原因并迅速做出适当的改变，将在即将到来的数据和人工智能时代分出胜负。只有在整个组织内有效共享数据，这种能力才有可能实现。

共享数据以创建 360 度体验

数据民主化还能为您的客户提供更全面的体验。当数据无法跨地区或业务线共享时，客户会感觉与每个实体的关系支离破碎。无论他们是通过呼叫中心与总部联系，还是在度假时亲自与分公司联系，品牌都应该能够提供一致的体验。如果不在您的渠道和地区提供数据，销售和服务代表就无法了解他们的客户，最终会提供脱节的体验，从而降低关系。

推动数据文化——用数据取代假设

数据民主化战略推动了更广泛的数据共享，并促成了更加数据驱动的文化。在当今不断变化和数字化的竞争环境中生存的关键因素是利用数据做出决策的能力。致力于共享数据至关重要，但了解如何通过数据共享做出数据驱动的决策对于推动您的数字化转型战略向前发展并保持相关性至关重要。

随着决策者能够访问更多数据，他们更有可能使用这些数据来支持自己的决策。虽然适当的培训是推动数据文化和确保数字化转型保持正轨的关键，但如果没有数据来锻炼这些新技能，那么培训就会适得其反。

随着不同群体的合作和学习新技能和新见解，数据文化得以传播。因此，在提供更多数据的同时，创建标准以确保沟通保持一致也至关重要。不同领域的术语、计算和指标不同，可能会导致沟通不畅和错误。定义数据集和业务术语的数据目录和业务词汇表有助于支持更好的协作。

赋能人们推动数字化转型

让人们能够访问数据并掌握使用数据的技能，可以激发更多创新，加速向全数字化企业的迁移。

随着培训和数据访问的普及，数据文化开始蓬勃发展。更多的数据访问和培训会激发好奇心、实验和创新。专业人士学会查找数据并用它来回答问题和挖掘趋势。他们还学会使用数据来讲述故事和提出案例，以利用商业机会。组织中追随好奇心并挖掘数据来支持他们观察到的趋势或机会的人越多，您的组织就会越敏捷，新产品上市的速度也会越快。

虽然技术正在兴起以实现数据民主化，但仍有政治挑战需要克服。数据就是力量，控制数据具有政治意义。例如，一个能够根据高质量数据做出更好决策的商业集团可能比其他没有相同访问权限的部门获得更多的资源。数据民主化战略与联合治理框架相结合，可以非常有助于弥合人们与不安全感之间的差距，以支持更大的协作。

数据民主化和联合框架也使人们能够更有效地合作。当两个团队试图合作或更好地协调时，他们需要使用相同的数据集。如果数据共享已经融入到组织的文化中，那么这将成为第二天性。有了数据共享作为默认设置，理解来自其他群体的数据就变得更容易了。术语、指标和计算可能有所不同，从而导致混乱、不一致和效率低下。基于统一数据集的数据讲述和证明假设使达成共识变得容易得多。通过更多的创新和协作，组织可以简化其数字化转型项目。

利用数据民主化打破业务孤岛，推动数据文化并增强员工能力。

实施数据民主化

数据民主化可以成为帮助您实现数字化转型目标的关键策略。不过，随着人们能够更自由地共享和使用数据，您的策略中也必须纳入某些防护措施。治理和数据质量是任何成功的数据民主化策略的核心。

治理

在分散访问和控制时，如何平衡治理和自主权是一项挑战。“影子 IT”的激增表明，如果中央 IT 决定技术员工可以使用哪些工具，他们就会在 IT 范围之外寻找解决方案，而生产力会胜过合规性。

灵活的治理框架融合了用户的需求和要求以及 IT 要求，以确保负责任地处理数据，从而帮助组织走好这条钢丝。

治理不仅仅是安全；它确保数据准确、可访问、私密且可用。质量控制对于确保数据准确可靠至关重要。如果没有可靠的数据，战略就会崩溃，因为决策者会失去对数据的信任，并重新仅根据直觉和经验做出决策。

明确的数据治理政策和策略对于实现数据民主化的长期成功至关重要。如果做错了，可能会让您的数字化转型之旅倒退。如果做对了，您整个组织的人都会以应有的尊重对待数据，并承担起确保正确治理的责任。

治理中的人工智能

人工智能的爆发式增长及其快速进入主流应用令人瞩目。该技术还影响着数据治理并支持数据民主化战略。

无障碍设施

人工智能可帮助分析师更快地访问所需数据，从而帮助其访问数据。副驾驶功能使分析师只需要求聊天机器人获取所需数据，人工智能机器人便可快速找到并检索数据。

数据质量

人工智能有助于确保数据质量。验证模型会在捕获数据时对其进行检查，以确保数据有效且无错误。人工智能还能发现可能存在错误或表明存在问题的数据异常值。

安全与隐私

人工智能有助于确保只有授权人员才能访问敏感数据，从而保障安全和隐私。可以构建人工智能模型，快速识别哪些数据是敏感数据并限制访问。还可以创建模型，识别哪些用户有权访问敏感数据，哪些用户无权访问。

人工智能可以帮助实现数据治理的自动化，使数据民主化更容易在整个组织范围内推广。IT 部门并不总是热衷于放弃对数据的控制，尤其是在大规模数据的情况下，但通过人工智能实施支持的治理，可以实施更多的制衡措施来确保合规性。

数据民主化是增长引擎

IDC 预测，到 2027 年，数字化转型支出将达到 3.9 万亿美元。未来几年，超自动化和 AI 决策将成为这些投资的重点。当数据科学家能够访问更多数据时，他们可以构建更好的模型来推动更好的基于 AI 的决策。更高的数据素养加上更多的数据访问权，创造了更强大的数据文化，从而提高了数据质量，因为整个组织都致力于确保每个数据集都具有最高的质量。

在企业发展的下一阶段，随着人工智能承担许多简单的选择，经验丰富的专业人士查询各种数据集以解决复杂的难题，决策速度将呈指数级增长。能够向合适的人提供正确数据的组织将比没有这样做的竞争对手领先一步。